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http://hdl.handle.net/10071/27659| Autoria: | Lacerda Jr, J. C. Cartaxo, A. V. T. Soares, A. C. B. |
| Data: | 2022 |
| Título próprio: | Algoritmo baseado em aprendizado de máquina para alocação de núcleo em redes ópticas elásticas com multiplexação espacial |
| Título e volume do livro: | Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022) |
| Paginação: | 70 - 83 |
| Título do evento: | XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022) |
| Referência bibliográfica: | Lacerda Jr, J. C., Cartaxo, A. V. T., & Soares, A. C. B. (2022, maio 23-27). Algoritmo baseado em aprendizado de máquina para alocação de núcleo em redes ópticas elásticas com multiplexação espacial [Apresentação de comunicação]. Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022), Fortaleza/CE. https://doi.org/10.5753/sbrc.2022.221965 |
| DOI (Digital Object Identifier): | 10.5753/sbrc.2022.221965 |
| Resumo: | Redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial (SDM-EON), usando fibras multi-núcleos (MCF), são promissoras para as futuras redes de transporte. Em MCFs, surge uma nova dimensão no problema de alocação de recursos: a alocação do núcleo. Este artigo propõe o algoritmo com aprendizado de máquina para escolha de núcleo (AMN) em SDM-EONs. Comparado com outras soluções e em cenário com baixa incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 25,35% em termos de probabilidade de bloqueio de requisição (PBR) e de ao menos 24,81% em termos de razão de dados bloqueados (RDB). Em cenário de alta incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 8,16% para PBR e de ao menos 9,28% para RDB. |
| Arbitragem científica: | yes |
| Acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | IT-CRI - Comunicações a conferências internacionais |
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| Ficheiro | Tamanho | Formato | |
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