Algoritmo de roteamento adaptativo para o balanceamento de carga em redes de telecomunicações
Este trabalho apresenta um algoritmo de roteamento adaptativo, denominado Agentes-Q, baseado na integração de três estratégias de aprendizagem combinadas com alguns mecanismos para aumentar sua velocidade de adaptação. As três estratégias são: aprendizagem-Q, aprendizagem por reforço dual e aprendizagem baseada no comportamento de colônias de formigas. O algoritmo proposto é composto por um conjunto de agentes móveis simples, que se comunicam indiretamente e cooperam na busca dos melhores caminhos na rede. Os agentes selecionam as rotas de forma distribuída e atualizam incrementalmente as informações utilizadas na escolha dos caminhos. Agentes-Q foi aplicado a uma rede telefônica da British Telecom e a porcentagem média de chamadas perdidas por ele foi comparada a de dois algoritmos baseados no comportamento de colônias de formigas. Os experimentos envolveram variações nos padrões de tráfego, nível de carga e topologia da rede e a utilização de ruído na informação usada na seleção das rotas. Agentes-Q obteve melhor desempenho que seus competidores, apresentando maior capacidade de adaptação às situações consideradas.
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Sociedade Brasileira de Automática
2002
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oai:scielo:S0103-175920020003000042003-02-28Algoritmo de roteamento adaptativo para o balanceamento de carga em redes de telecomunicaçõesAraújo,Aluízio F. R.Vittori,Karla Redes de telecomunicações roteamento aprendizagem-Q agentes baseados em formigas Este trabalho apresenta um algoritmo de roteamento adaptativo, denominado Agentes-Q, baseado na integração de três estratégias de aprendizagem combinadas com alguns mecanismos para aumentar sua velocidade de adaptação. As três estratégias são: aprendizagem-Q, aprendizagem por reforço dual e aprendizagem baseada no comportamento de colônias de formigas. O algoritmo proposto é composto por um conjunto de agentes móveis simples, que se comunicam indiretamente e cooperam na busca dos melhores caminhos na rede. Os agentes selecionam as rotas de forma distribuída e atualizam incrementalmente as informações utilizadas na escolha dos caminhos. Agentes-Q foi aplicado a uma rede telefônica da British Telecom e a porcentagem média de chamadas perdidas por ele foi comparada a de dois algoritmos baseados no comportamento de colônias de formigas. Os experimentos envolveram variações nos padrões de tráfego, nível de carga e topologia da rede e a utilização de ruído na informação usada na seleção das rotas. Agentes-Q obteve melhor desempenho que seus competidores, apresentando maior capacidade de adaptação às situações consideradas.info:eu-repo/semantics/openAccessSociedade Brasileira de AutomáticaSba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica v.13 n.3 20022002-09-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592002000300004pt10.1590/S0103-17592002000300004 |
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Este trabalho apresenta um algoritmo de roteamento adaptativo, denominado Agentes-Q, baseado na integração de três estratégias de aprendizagem combinadas com alguns mecanismos para aumentar sua velocidade de adaptação. As três estratégias são: aprendizagem-Q, aprendizagem por reforço dual e aprendizagem baseada no comportamento de colônias de formigas. O algoritmo proposto é composto por um conjunto de agentes móveis simples, que se comunicam indiretamente e cooperam na busca dos melhores caminhos na rede. Os agentes selecionam as rotas de forma distribuída e atualizam incrementalmente as informações utilizadas na escolha dos caminhos. Agentes-Q foi aplicado a uma rede telefônica da British Telecom e a porcentagem média de chamadas perdidas por ele foi comparada a de dois algoritmos baseados no comportamento de colônias de formigas. Os experimentos envolveram variações nos padrões de tráfego, nível de carga e topologia da rede e a utilização de ruído na informação usada na seleção das rotas. Agentes-Q obteve melhor desempenho que seus competidores, apresentando maior capacidade de adaptação às situações consideradas. |
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