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Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.unioeste.br/handle/tede/4943
Tipo do documento: Dissertação
Title: Algoritmo genético especializado aplicado à otimização do planejamento de redes óticas passivas
Autor: Pereira, Oeber Izidoro 
Primeiro orientador: Franco, Edgar Manuel Carreño
Primeiro membro da banca: Freitas, Ricardo Luiz Barros de
Segundo membro da banca: Pareja, Luis Alfonso Gallego
Resumo: As redes responsáveis pela entrega de serviços de telecomunicações, têm sido o gargalo para muitos usuários que desejam utilizar aplicativos, armazenamento, entretenimento e interação social, sob demanda, disponíveis através da Internet. Para atender esta necessidade, as redes de acesso das operadoras precisam crescer de forma robusta e flexível. Neste contexto, a tecnologia de Redes Óticas Passivas – PON, têm se mostrado como alternativa confiável, flexível e “a prova de futuro”. Entretanto, o projeto de redes de acesso para a entrega de serviços públicos em geral (água, eletricidade, gás e telecomunicações) é um problema combinatório de alta complexidade, o que dificulta a otimização global de tais projetos. Este trabalho propõe otimizar o projeto de redes PON, utilizando o algoritmo genético de Chu & Beasley, com dois vetores de codificação, aplicados a um cenário de planejamento com informações georreferenciadas, com o objetivo se alcançar o menor custo total de implantação de uma rede PON. No algoritmo apresentado, foram consideradas todas as variáveis relevantes da tecnologia, tais como: atenuação dos componentes e do caminho, quantidade de usuários por porta (ativa e passiva) e demais parâmetros restritivos relevantes. Buscou-se também identificar e ajustar os operadores genéticos que levam o algoritmo ao seu melhor desempenho, demonstrando que o algoritmo proposto pode melhorar os resultados já obtidos para um sistema teste conhecido.
Abstract: The telecommunications services access networks have been the bottleneck for many users who want to use applications on demand, available over the Internet, such as: software as a service, storage, entertainment and social media. To meet this need, operators' access networks need to grow broaden and flexibly. Within this context, the Passive Optical Networks – PON technology, has proven to be a flexible, reliable and “future proof” option. However, the design of access networks for the delivery of general public services (water, electricity, gas and telecommunications) is a highly complex combinatorial problem, which hinders the global optimization of such projects. This work aims to optimize the design of PON networks, using the Chu & Beasley genetic algorithm, with two coding vectors applied to a georeferenced planning scenario, in order to achieve the lowest PON network deployment total cost. In the proposed algorithm, all relevant technology variables were consider, such as components and longest path attenuation, number of users per port (active and passive) and other relevant restrictive parameters. Another goal of this work was to identify and adjust the genetic operators that leads the algorithm to its best performance, improving the results already obtained on related work.
Keywords: Algoritmo genético de Chu-Beasley
Pesquisa operacional e otimização
Otimização de projetos de redes de PON
Redes de acesso de telecomunicações
Chu-Beasley genetic algorithm
Operational research and optimization
Optimization of PON network projects
Telecommunications access networks
CNPq areas: ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
Idioma: por
País: Brasil
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Centro de Engenharias e Ciências Exatas
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação
Campun: Foz do Iguaçu
Citation: PEREIRA, Oeber Izidoro. Algoritmo genético especializado aplicado à otimização do planejamento de redes óticas passivas. 2020. 104 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Foz do Iguaçu, 2020.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.unioeste.br/handle/tede/4943
Issue Date: 17-Mar-2020
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação (FOZ)

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