Sensibilidade dos Algoritmos em Relação ao Número de Agentes

Os diferentes algoritmos utilizam diferentes métodos para gerar os agentes que analisam a rede. O AN, o ANFA e o TBu utilizam uma abordagem de geração uniforme, enquanto que o TB e o TBs geram seus agentes de acordo com o tráfego atual. Uma maneira de se visualizar os agentes seria como “amostradores” da rede, que amostram as condições da rede e realizam os ajustes necessários de acordo com a condição que amostraram. Seria de se esperar então que com um número maior de agentes, ter-se-ia um melhor desempenho.

Dessa forma, para realizar uma melhor análise dos diferentes algoritmos, faz-se necessário analisar a sensitividade do desempenho dos algoritmos em relação à taxa de lançamento de agentes para a amostragem da rede. Caso se mantenham todas as condições de tráfego cons- tantes, mudando-se somente a taxa de lançamento de agentes dos algoritmos, obtêm-se os re- sultados mostrados na figura 7.15, que contém a porcentagem de pacotes entregues em função do número de agentes lançados. É fácil observar que:

1. Aumentando-se o número de agentes, melhora-se o desempenho do algoritmo, até um ponto de saturação, que é dependente da topologia da rede e das características do tráfego na rede.

2. Existe uma separação entre os gráficos de TB, TBs e TBu e AN e ANFA, sendo que estes últimos conseguem atingir o ponto de saturação com um número menor de agentes. Acredita-se que essa diferença seja causada pela diferença de modelos de tráfego uti- lizados pelos algoritmos. Enquanto o AN e o ANFA utilizam um modelo que armazena a média, variância e melhor tempo para os tempos de viagem dos agentes, o TB, TBs e o TBu possuem um modelo mais simples, que armazena somente a média do valor calculado.

Outro detalhe é a diferença entre a definição dos pontos de operação entre AN, ANFA e TBu e o ponto de operação de TB e TBs. O método de lançamento definido por AN, ANFA e TBu permite a esses algoritmos trabalhar perto do ponto de saturação visto na curva. Isso não ocorre com o TB e o TBs, que nas suas configurações padrões possuem um ponto de operação no meio da curva.

Apesar das diferenças no resultado serem pequenas para o caso da porcentagem de pacotes entregues, a diferença de desempenho causada pela diferença do número de agentes lançados

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Figura 7.15 - Porcentagem de pacotes de dados entregue em função do número de a- gentes lançados para os diferentes algoritmos.

Figura 7.16 - Intervalo máximo de atraso para 90% dos pacotes de dados em função do número de agentes lançados para os diferentes algoritmos.

é crucial para o atraso médio dos pacotes de dados, como pode ser visto na figura 7.16. Como para o caso anterior, novamente verifica-se que o TB e o TBs não encontram o seu ponto de operação perto da saturação. Entretanto, nesse caso, a diferença de agentes que amostram a rede permite que o AN, o ANFA e o TBu tenham um desempenho em muito superior ao do TB e do TBs.

Esse resultado não chega a ser surpreendente, uma vez que o próprio autor do TB escreveu em [13] que não fez um ajuste fino no algoritmo, e que poderia haver melhorias ao se encontrarem parâmetros mais adequados para o funcionamento do algoritmo.

Conclusões

Um dos principais requisitos dos atuais sistemas de comunicação e de redes de computadores é suportar diversos tipos de tráfego que possuem características e necessidades de desempenho diferentes, utilizando de forma eficiente os recursos disponíveis, o que justifica a importância do estudo de algoritmos de roteamento. Este trabalho envolveu o estudo dos principais algo- ritmos de roteamento baseados em formigas e sua comparação com o algoritmo padrão OSPF de roteamento na Internet. Foram propostos dois novos algoritmos visando solucionar alguma das deficiências encontradas.

Para avaliar o desempenho dos diferentes algoritmos foram realizadas extensivas simulações com um simulador de redes desenvolvido em C++. Os experimentos foram comparados uti- lizando métricas padrões usadas no desempenho de redes, como a porcentagem de pacotes entregues e o atraso dos pacotes, e tendo o OSPF como algoritmo base para comparação. Com base nos resultados obtidos e apresentados no capítulo 7, chega-se às seguintes conclusões:

• Os algoritmos baseados em agentes possuem um desempenho superior aos atuais algo- ritmos de roteamento: eles conseguem manter uma maior taxa de entrega de pacotes e um melhor desempenho quanto ao atraso dos pacotes quando comparados com o OSPF, utilizando-se para isso de um mínimo de overhead;

• O modelo de algoritmos baseados em agentes é simples e elegante, sendo de fácil com- preensão, favorecendo a análise e gerenciamento das redes de comunicação;

• Verificou-se que o desempenho dos diferentes algoritmos baseados em agentes está mais fortemente correlacionado com a taxa de lançamento de agentes do que propriamente

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com a diferença entre políticas de roteamento de agentes pelos diversos algoritmos. Dessa forma, com a implementação de modelos mais simples e que possuem uma com- plexidade computacional menor, como o implementado no TBu, é possível obter os mesmos resultados com um custo menor. Com o aumento constante de dimensão que se tem visto nas redes de comunicação, essa característica não deve ser desprezada, uma vez que para o aumento das taxas de comunicação de dados, a complexidade computa- cional do algoritmo pode limitar o seu funcionamento no futuro;

• Acredita-se também que a diferenciação dos agentes proposta pelo algoritmo TB pode levar a algoritmos mais eficientes e que possuam uma capacidade de auto-gerenciamento maior do que os algoritmos apresentados. Agentes com diferentes funções são uma das maneiras de se implementar redes com diferentes QoS.

Apesar das vantagens apresentadas pelos algoritmos baseados em agentes, eles ainda apresen- tam um grande problema: eles não são compatíveis com os atuais algoritmos de roteamento encontrados em funcionamento, ou seja, eles não são capazes de interagir lado a lado com o OSPF, por exemplo. Para que os algoritmos baseados em agentes funcionem, é necessário que todos os servidores da rede entendam e trabalhem utilizando a teoria de reforço do modelo de comunicação por estigmergia. Entretanto, analisando-se historicamente o mercado de com- putação e de redes, verifica-se que dificilmente um modelo conseguiu se implantar obrigando a total substituição da solução anterior, por melhor que fosse. Normalmente, são utilizadas soluções que permitem a utilização do equipamento ou programa antigo lado a lado com as novas soluções, o que desobriga a total substituição do parque anterior de equipamentos. Esse talvez seja o grande problema dos algoritmos baseados em agentes: como realizar a migração do atual parque instalado para um sistema de comunicação baseado em agentes.