Novo Algoritmo Baseado em Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Realocação Espectral em Redes Ópticas Elásticas Multi-Núcleos

  • Ana V. D. Carvalho IFPI
  • Raylline P. Mendes IFPI / UFPI
  • Carlos E. B. Sousa IFPI
  • Selles G. F. C. Araújo UFPI / IFPI
  • André C. B. Soares UFPI
  • Jurandir C. Lacerda Jr. IFPI

Resumo


Este artigo propõe um novo algoritmo baseado em aprendizado de máquina (AM) para gerar gatilhos eficientes para a realocação de circuitos em redes ópticas elásticas multi-núcleos. A proposta processa as informações do estado da rede e determina o momento mais apropriado para a realocação de circuitos ópticos, com o objetivo de otimizar o desempenho da rede e minimizar os impactos dos efeitos da camada física. Os resultados demonstram que modelo de AM atinge uma acurácia de 89% no treinamento. Além disso, ao aplicar a proposta em conjunto com outro algoritmo de gerenciamento de recursos, obteve-se uma diminuição média de 96,6% na probabilidade de bloqueio de circuito e de 97,3% na probabilidade de bloqueio de banda, com apenas 0,14% de circuitos realocados por processo de realocação.
Palavras-chave: redes ópticas elásticas, fibras multi-núcleos, rede neural profunda, imperfeições da camada física, realocação

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Publicado
19/05/2025
CARVALHO, Ana V. D.; MENDES, Raylline P.; SOUSA, Carlos E. B.; ARAÚJO, Selles G. F. C.; SOARES, André C. B.; LACERDA JR., Jurandir C.. Novo Algoritmo Baseado em Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Realocação Espectral em Redes Ópticas Elásticas Multi-Núcleos. In: WORKSHOP DE GERÊNCIA E OPERAÇÃO DE REDES E SERVIÇOS (WGRS), 30. , 2025, Natal/RN. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2025 . p. 99-112. ISSN 2595-2722. DOI: https://doi.org/10.5753/wgrs.2025.8861.