Algoritmos inspirados en Swarm intelligence para el enrutamieto en redes de telecomunicaciones.

Imas Rodríguez, Arturo (2013). Algoritmos inspirados en Swarm intelligence para el enrutamieto en redes de telecomunicaciones.. Thesis (Master thesis), Facultad de Informática (UPM).

Description

Title: Algoritmos inspirados en Swarm intelligence para el enrutamieto en redes de telecomunicaciones.
Author/s:
  • Imas Rodríguez, Arturo
Contributor/s:
  • Swoboda, Nikolaus Guyon
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: July 2013
Subjects:
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En las últimas décadas hemos visto un rápido desarrollo de las redes de telecomunicación llegando a todos los rincones de la sociedad, bien a través de cable o bien de forma inalámbrica. Dichas redes, que cada vez son más grandes, dinámicas y complejas, integrando un mayor número de servicios y protocolos, requieren de un componente central que es el enrutamiento. El enrutamiento determina las estrategias a utilizar por los nodos de una red para encontrar las rutas óptimas entre un origen y un destino en el envío de información. Resulta difícil conseguir una estrategia que se adapte a este tipo de entornos altamente dinámicos, complejos y con un alto grado de heterogeneidad. Los algoritmos clásicos propuestos hasta la fecha suelen ser algoritmos centralizados que tratan de gestionar una arquitectura claramente distribuida, que en escenarios estacionarios pueden mantener un buen rendimiento, pero que no funcionan bien en escenarios donde se dan continuos cambios en la topología de red o en los patrones de tráfico. Es necesario proponer nuevos algoritmos que permitan el enrutamiento de forma distribuida, más adaptables a los cambios, robustos y escalables. Aquí vamos a tratar de hacer una revisión de los algoritmos propuestos inspirados en la naturaleza, particularmente en los comportamientos colectivos de sociedades de insectos. Veremos cómo de una forma descentralizada y auto-organizada, mediante agentes simples e interacciones locales, podemos alcanzar un comportamiento global "inteligente" que cumpla dichas cualidades. Por último proponemos Abira, un algoritmo ACO basado en AntNet-FA que trata de mejorar el rendimiento y la convergencia introduciendo mecanismos de exploración, de feedback negativo como la penalización y de comunicación de de las mejores rutas. Tras realizar una simulación y comparar los resultados con el algoritmo original, vemos que Abira muestra un mejor rendimiento.

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Item ID: 22100
DC Identifier: http://oa.upm.es/22100/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:22100
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 14 Jan 2014 16:24
Last Modified: 08 Feb 2016 10:11
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