Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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Item Projeto integrado de redes ópticas de longa distância e Metropolitanas usando algoritmos de inteligência computacional: estudo de caso para o estado de Pernambuco(2017) Nascimento, Jorge Candeias do; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/8065833426856653Nos dias atuais, várias tecnologias de redes com diferentes preços e adequações vem surgindo no mercado. Um projeto de topologia de rede envolve várias métricas, as métricas são utilizadas para avaliar um projeto. Na avaliação utilizamos métricas como, por exemplo, as métricas de robustez (que auxiliam na capacidade da rede de se recuperar de uma falha), probabilidade de bloqueio e consumo energético. O ideal para otimizar a infraestrutura, em um projeto de redes, seria usar as tecnologias mais recentes, só as mais eficientes, mesmo que tais tecnologias sejam mais caras. Entretanto, das métricas a serem consideradas neste tipo de projeto, uma delas é o custo (capital empregado). Portanto, nem sempre é viável usar o que há de mais caro no mercado. Muitas questões técnicas podem ajudar no controle das métricas destes projetos, dentre elas está a topologia da rede (interconexão do links). Algoritmos evolucionários multiobjetivos (algoritmos inspirados na evolução das espécies) vem sendo estudados no estado da arte para a concepção de topologias de rede. Ao mesmo tempo, algoritmos de clustering (algoritmos especializados em separar amostras em grupos) vem sendo usados em outros tipos de estudos em redes. Este estudo teve por objetivo fazer o uso de algoritmos de inteligência computacional na construção de um projeto de topologia de redes, utilizando o estado de Pernambuco como um estudo de caso. Em uma primeira etapa do estudo, foi usado um algoritmo de clustering na divisão do estado em grupos. A intenção dessa parte do trabalho foi de medir a cobertura da rede em relação a toda a dimensão do estado, e, dessa forma garantir a completude da rede. Além disso a etapa de clustering também objetivou propor um modelo de controle de custos através de mescla de diferentes tecnologias para a rede (Passiva ou ativa) dependendo da função do trecho de rede. Em uma segunda etapa, foi usado um algoritmo evolucionário multiobjetivo para compor diversas topologias de redes que atendiam aos clusters criados na etapa anterior. Esse algoritmo, evoluiu as diversas topologias de rede em função de melhorar quatro métricas, Probabilidade de Bloqueio, Custo, Consumo energético e Conectividade algébrica. O algoritmo multiobjetivo foi concebido como um algoritmo memético, e, após um conjunto de execuções, foram comparados os desempenhos do algoritmo com e sem a alteração. Os resultados dos testes, na primeira etapa, mostraram que as técnicas de clustering são bastante eficientes e adaptáveis ao objetivo proposto tanto no que se diz respeito a completude da rede quanto no controle de custos. Já na segunda etapa, ou etapa de busca multiobjetivos, foi constatado, através do uso de um indicador de qualidade (o hypervolume), que houve melhora do algoritmo em relação a convergência e a diversidade à curva de Pareto, com o uso em sua nova forma como algoritmo memético.