Alocação de Banda de Guarda Adaptativa Utilizando Redes Neurais Multi Layer Perceptron em Redes Ópticas Elásticas

Abstract

Routing, Modulation Level and Spectrum Assignment (RMLSA) é um dos principais problemas estudados nas redes ópticas elásticas. Este trabalho concentra-se no estudo da seleção da banda de guarda, um ou mais slots livres entre os circuitos, que é usada nas soluções do problema RMLSA. Neste contexto, uma nova abordagem, chamada de GUARDIAN, que usa uma rede neural multi layer perceptron para selecionar a banda de guarda de forma adaptativa é proposta. O desempenho da proposta é comparado com outras propostas adaptativas: AGBA e GBUN. A proposta alcança uma redução na probabilidade de bloqueio de banda de pelo menos 54,01% em relação ao AGBA e 51,26% em relação ao GBUN.

Algoritmo Baseado em Aprendizado de Máquina para Alocação de Núcleo em Redes Ópticas Elásticas com Multiplexação Espacial

“…Em redes ópticas elásticas, o uso de técnicas de ML também vem mostrando-se promissora. Em [Monteiro et al 2020] redes neurais artificiais são utilizadas para o dimensionamento da banda de guarda. Em [Klinkowski et al 2020] a técnica k-nearest neighbors (KNN) é utilizada para auxiliar na escolha do formato de modulac ¸ão utilizado.…”

“…A RNA utilizada possui uma camada de entrada composta por dezessete neurônios, onde cada um representa um dos dezessete atributos. A RNA também possui três camadas ocultas de 128, 64 e 32 neurônios [Monteiro et al 2020] com o modo de ativac ¸ão ReLU [LeCun et al 2015]. A última camada (camada de saída) é composta por sete neurônios com o modo de ativac ¸ão softmax [Monteiro et al 2020], onde cada um dos neurônios correspondem a um dos núcleos da fibra.…”

“…A RNA também possui três camadas ocultas de 128, 64 e 32 neurônios [Monteiro et al 2020] com o modo de ativac ¸ão ReLU [LeCun et al 2015]. A última camada (camada de saída) é composta por sete neurônios com o modo de ativac ¸ão softmax [Monteiro et al 2020], onde cada um dos neurônios correspondem a um dos núcleos da fibra. A Figura 2 apresenta a arquitetura da rede neural do AMN.…”