Algoritmo Baseado em Aprendizado de Máquina para Alocação de Núcleo em Redes Ópticas Elásticas com Multiplexação Espacial

Autor: Lacerda Jr, J. C., Cartaxo, A. V. T., Soares, A. C. B.
Rok vydání: 2022
Zdroj: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022).
DOI: 10.5753/sbrc.2022.221965
Popis: Redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial (SDM-EON), usando fibras multi-núcleos (MCF), são promissoras para as futuras redes de transporte. Em MCFs, surge uma nova dimensão no problema de alocação de recursos: a alocação do núcleo. Este artigo propõe o algoritmo com aprendizado de máquina para escolha de núcleo (AMN) em SDM-EONs. Comparado com outras soluções e em cenário com baixa incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 25,35% em termos de probabilidade de bloqueio de requisição (PBR) e de ao menos 24,81% em termos de razão de dados bloqueados (RDB). Em cenário de alta incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 8,16% para PBR e de ao menos 9,28% para RDB. info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Databáze: OpenAIRE