Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para planejamento e gerenciamento de redes ópticas elásticas - Melo, Talison Augusto Correia de (2024)
As Redes Ópticas Elásticas (EONs) surgiram como uma resposta inovadora às redes ópticas tradicionais, trazendo novas concepções operacionais que melhoram a flexibilidade e a eficiência no uso dos recursos. Um problema recorrente em EONs é o Roteamento e Alocação de espectro (RSA), que busca definir uma rota para cada requisição e alocar um número adequado de slots de acordo com a demanda requerida, utilizando a menor quantidade possível de espectro. Este trabalho apresenta técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para o projeto de virtualização com proteção em EONs, com o objetivo de prever o número total de slots de espectro necessários para suportar todas as demandas de tráfego. Focando em Redes Ópticas Virtuais (VONs) sujeitas a proteção específica, investiga-se a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (ML), especificamente Perceptron Multicamadas (MLP) e Regressão por Vetores de Suporte (SVR), para resolver o problema de capacidade de enlace de EONs com virtualização de forma mais rápida do que as formulações tradicionais de Programação Linear Inteira (ILP), mantendo resultados próximos dos ótimos. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de métricas estatísticas, tempo de treinamento e inferência. Os resultados mostraram que o método proposto é eficaz para prever o número de slots necessários no substrato físico sujeito a várias VONs.