Universidad Nacional de Asunción

Egresados e investigadores del GIOIA publican en la Optical Switching and Networking

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El artículo “Routing, modulation level, and spectrum assignment in elastic optical networks a route-permutation based genetic algorithms”, elaborado en la FP-UNA, se publicó en la revista Optical Switching and Networking. Los autores son Melisa María Rosa Villamayor Paredes y Luis Víctor Maidana Benítez (egresados de la carrera Ingeniería en Informática de la FP-UNA) y los doctores José Colbes y Diego P. Pinto-Roa (actual Coordinador e investigador del Grupo de Investigación de Operaciones e Inteligencia Artificial – GIOIA de la FP-UNA, respectivamente).

Sobre la decisión de trabajar con los investigadores del GIOIA, los egresados comentaron: “El profesor Diego Pinto Roa fue nuestro tutor de tesis. Al momento de elegir al tutor guía para el trabajo final de grado, descubrimos que, en la carrera de Ingeniería informática, existen diferentes temas a los cuales se puede enfocar un trabajo de investigación. El profesor Diego Pinto Roa es muy reconocido en nuestra Facultad, y nos pareció muy interesante poder contribuir en el ámbito de investigación de redes ópticas elásticas.

En cuanto a la publicación del artículo, explicaron: “Al ser un complejo trabajo de investigación, nuestra mayor ambición siempre fue poder difundir los resultados obtenidos y el análisis de los resultados de nuestro trabajo en el ámbito de investigación. Consideramos que lo ideal de toda investigación es que sea expuesta, ya que supone un avance en el conocimiento del tema”.

Resumen del contenido del paper:
El problema de enrutamiento, nivel de modulación y asignación de espectro (RMLSA) es crucial para redes ópticas elásticas eficientes. Este problema se ha abordado mediante soluciones óptimas y no escalables y subóptimas y escalables. En el segundo enfoque, podemos distinguir las meta-heurísticas basadas en enrutamiento y basadas en permutación. Estos enfoques exploran un subconjunto de las soluciones RMLSA y, en consecuencia, el cálculo de soluciones de alta calidad puede ser limitado.

Este trabajo propone una solución RMLSA que considera el enrutamiento y la permutación de solicitudes simultáneamente para explorar una porción más grande del conjunto de soluciones RMLSA que las meta-heurísticas de última generación. La solución RMLSA propuesta se basa en un algoritmo genético (GA) cuya estructura cromosómica codifica genes de enrutamiento y permutación.

El análisis de rendimiento del GA basado en permutación y ruta (RPGA) propuesto se ha comparado con el estado del arte basado en programación lineal entera (ILP), GA basado en ruta (RGA) y GA basado en permutación (PGA) en escenarios de tráfico estático y dinámico.

Las simulaciones de tráfico estático muestran que RPGA es prometedor ya que obtiene resultados similares a ILP. RGA empeora a medida que aumenta la carga de tráfico en comparación con los enfoques PGA y RPGA. RGA, PGA y RPGA logran el mismo rendimiento en todos los escenarios dinámicos relacionados con las medidas de bloqueo y entropía, dado que el conjunto de solicitudes es pequeño.

Acceso al paper: https://doi.org/10.1016/j.osn.2022.100710

DI/13 de setiembre 2022