Uso de Modelos de Classificação Binária para Controle de Admissão em Redes Ópticas Elásticas - Barros, Mauro G. M.; Lacerda Jr, Jurandir C. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais Estendidos do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc_estendido.2026.23175, 2026)
O controle de admissão em Redes Ópticas Elásticas com Fibras Multinúcleo visa otimizar recursos e antecipar bloqueios devido a degradações físicas, como o crosstalk. Este trabalho modela a admissão como classificação binária e compara dois modelos de aprendizado de máquina: Máquina de Vetores de Suporte de kernel linear (Support Vector Machine Linear - SVM-L) e Rede Neural Artificial do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron - RNA-MLP). Os resultados apontaram que o modelo RNA-MLP obteve uma acurácia de 77,75%, superior ao modelo SVM-L (74,33%), se provando capaz de capturar não linearidades da admissão. A metodologia aplicou uma escala progressiva em três fases (5%, 20% e 100%), reduzindo a dimensionalidade de 10 atributos topológicos e físicos iniciais para 6 variáveis centrais a fim de eliminar ruídos computacionais e avaliar seu impacto na predição.