Roteamento e alocação de espectro em redes ópticas flexíveis: interface com o usuário e proposta de melhoria. Intercalação e espalhamento de espectro em redes ópticas flexíveis [manuscrito]: interface com o usuário e proposta de melhoria do modelo matemático. Alocação de caminho e espectro em redes operacionais flexíveis: interface com o usuário e proposta de melhoria do modelo matemático.
Objetivo geral
Objetivos específicos
Em conclusão, entre as contribuições trazidas por este estudo, deve-se destacar que a interface permitirá a manipulação de parâmetros interessantes sem exigir conhecimento especializado do usuário.
Organização do Trabalho
Roteamento e Alocação de Espectro - RSA
Modelo matemático
- RSA - BASE
- RSA - EXT
Dentre essas funções, destacam-se O1 e O2, que visam encontrar o melhor caminho para transmissão de dados em uma rede óptica, levando em consideração a alocação de espectro existente. No entanto, a alocação do espectro em uma rede óptica pode ser ainda mais otimizada, buscando soluções mais eficientes em termos de utilização do espectro disponível. Nesse sentido, as funções O3 e O4 buscam identificar a melhor alocação de espectro para todas as rotas possíveis na rede, visando maximizar o uso do espectro disponível e reduzir custos operacionais.
Portanto, é importante enfatizar que as funções O1 e O2 são necessárias para garantir um roteamento eficiente, mas as funções O3 e O4 podem levar a uma alocação de espectro mais eficiente e, consequentemente, a uma rede óptica mais eficiente e lucrativa. Ao considerar diferentes funções objetivo, é possível identificar soluções mais eficientes e econômicas para alocação de espectro em uma rede óptica. Essa condição é importante para garantir que todos os fluxos de tráfego possam ser roteados de maneira correta e eficiente pela rede.
Essa medida é importante para garantir que os recursos da rede sejam utilizados de forma eficiente e que não haja interrupções ou falhas na transmissão de dados. As restrições (2.10) forçam a alocação de um slot s para requestk, somente se requestk passar pela aresta e o slot s pertencer ao canal atribuído a demandk.
Branch and Cut
Para conhecimento, pode-se observar como ficou a classe de restrições (2.6) após as mudanças das variáveis. Quando uma solução ótima é encontrada e uma das variáveis inteiras desejadas tem um valor não inteiro, um algoritmo de plano secante é usado para encontrar uma restrição linear que seja satisfeita por todas as soluções inteiras, mas violada pela solução fracionária. Caso tal restrição exista, ela é adicionada ao programa linear, fazendo com que seja fornecida uma solução com menos valores não inteiros.
Este processo é repetido até que uma solução inteira seja encontrada ou até que nenhum plano secante seja encontrado. Existem muitos exemplos da aplicação deste método na literatura para resolver o modelo do problema RSA descrito na seção anterior, Hadhbi, Kerivin e Wagler (2019) e Colares, Kerivin e Wagler (2021), usaram o método Branch and Cut algoritmo. . Para garantir a solução do problema do caixeiro viajante, Loparic (1996) combinou o algoritmo dos planos de corte com o Branch and Bound, trabalhando com um limite inferior e um limite superior do valor ótimo do problema.
Já González et al. (2017) propõem um algoritmo Branch-and-Cut para resolver o problema de localização de contadores de tráfego, que consiste em determinar o número e a localização das estações de pesquisa que melhor atendem a uma rede de transporte para estimar as matrizes de origem e destino. .(2018), vão ainda mais longe, combinando o método Branch and Cut com heurísticas para explorar o problema de localização de sensores de contagem de veículos, instalados em segmentos rodoviários, ao problema de estimativa de fluxo de veículos, também entre pares origem-destino. Assim como no método Branch and Cut, a proposta de melhoria do projeto se baseia na superação dos limites, para que a solução ótima seja encontrada mais rapidamente, por meio da adição de uma nova classe de inequações.
Biblioteca Tkinter
Segundo Wolsey e Nemhauser (1999), esse método funciona resolvendo a sequência de relaxação do problema de programação linear do problema de programação inteira usando o algoritmo Simplex. Além disso, a biblioteca Tkinter também é amplamente utilizada em projetos de pesquisa científica, como o estudo de Ma e Sun (2021), que desenvolveram uma interface de usuário para análise de dados de imagens médicas utilizando a biblioteca Tkinter. O estudo concluiu que a biblioteca é capaz de criar uma interface de usuário eficiente e fácil de usar para uso em pesquisas científicas.
Segundo Gil (2010), a pesquisa básica reúne estudos que visam preencher uma lacuna de conhecimento e que, em seu escopo estratégico, buscam novos conhecimentos voltados para áreas amplas com vistas à solução de problemas práticos reconhecidos. Quanto aos objetivos, a pesquisa é acima de tudo normativa, segundo Bertrand e Fransoo (2002), esse tipo de pesquisa está interessado no desenvolvimento de políticas, estratégias e ações para melhorar os resultados disponíveis na literatura existente. Quanto ao método utilizado, pode ser classificado como “modelagem e simulação”, conforme Turrioni e Mello (2012), uma vez que modelos matemáticos são utilizados para representar um problema específico.
Em relação às etapas da pesquisa, foi realizada uma análise documental principalmente qualitativa, consistindo em uma pesquisa bibliográfica para entender e delinear o escopo do problema elaborado. Segundo Echer (2001), a revisão da literatura visa reconhecer a unidade e a diversidade interpretativa existente no eixo temático em que se insere o problema em estudo, com o objetivo de ampliar e ramificar a análise interpretativa, bem como a abstrações e sínteses que formam uma base moldam os argumentos do pesquisador.
Compilação do código do RSA-EXT
- Projeto FlexOptim
- Instalação de pacotes
- Windows Subsystem for Linux (WSL)
- Makefile
- Parâmetros do problema
Os utilitários de pasta contêm apenas duas classes de exploração: CSVReader, que implementa um leitor de arquivo .csv e é usado para ler arquivos de entrada, e aclockTime, que é usado para rastrear o tempo gasto pelo programa. A classe de entrada contém todas as informações fornecidas pelo arquivo de entrada OnlineParameters, como localização da topologia e arquivos de solicitação, número de solicitações roteadas simultaneamente, onde gravar o arquivo de saída, o período de execução do código, qual função objetivo é usada, o solver e ' alguns outros parâmetros específicos do solver. Na próxima seção, será explicado como o Windows Subsystem for Linux (WSL) foi utilizado para viabilizar o uso do sistema operacional.
Finalmente, o GNPY foi usado para calcular a relação sinal-ruído (OSNR) de uma rota que pode ser usada com precisão. "dos2unix" é uma ferramenta que converte arquivos de texto do formato DOS/Windows (com retorno de carro CRLF) para o formato Unix/Linux (com retorno de carro LF), permitindo que os arquivos sejam usados corretamente no ambiente Linux (AS. . ,2023 ). Diante do exposto, o makefile foi utilizado para executar todos os comandos add library e criar configurações para o projeto FlexOptim.
GNPY_topologyFile: Indica o endereço de um arquivo contendo informações específicas da topologia, assumindo que para usar o GNPY a topologia deve estar bem definida. GNPY_equipmentFile: Nomeia o endereço do arquivo que contém informações específicas sobre o dispositivo, visto que os equipamentos usados na rede também devem ser definidos com precisão para usar o GNPY.
Interface de usuário para o RSA Problem (FlexOptim)
Escolha da linguagem Python e da biblioteca Tkinter
Funcionamento da Interface de Usuário
Na janela Escolha seus parâmetros, ao clicar em Alterar parâmetros de formulação, Alterar parâmetros de otimização ou Alterar parâmetros de execução, você pode alterar os parâmetros conforme desejado na nova janela que se abre. Ao clicar em Concluído, a janela fecha, as alterações de parâmetro serão aplicadas na próxima vez que você clicar em Gerar Parâmetros. Estas funcionalidades são possíveis graças à biblioteca osdoPython, que permite executar comandos no terminal e permite editar arquivos de texto em Python (sem a necessidade de importar uma biblioteca adicional).
Desta forma, basta manipular as strings que serão utilizadas para criar o arquivo de parâmetros (onlineParameters.txt) de acordo com a combinação fornecida pelo usuário antes de clicar no botão Mostrar resultados.
Introdução de uma nova desigualdade e proposta de melhoria do modelo
Diante desse cenário, pode-se supor que a formulação considerada pode ser melhorada com a introdução de uma nova desigualdade que pode contribuir significativamente para a redução do tempo gasto. Assim, pode-se concluir que a utilização de uma formulação mais otimizada pode contribuir para melhorar a eficácia do método utilizado na resolução do problema em questão. Além disso, ambos os modelos buscam minimizar uma função objetivo que representa o custo total de uma solução viável.
Brunetta, Conforti e Fischetti (2000) então adicionam uma nova grande classe de restrições válidas, as chamadas desigualdades combinadas multi-manipulação, à sua formulação original. Esta classe de desigualdades é considerada pelos autores como uma nova classe de restrições, na qual apenas o caso especial polinomial solúvel é conhecido na literatura onde k=1,c=1 e e∈E. Portanto, é possível que a classe de desigualdade comb multi-handle possa ser adaptada e aplicada ao modelo de Colares, Kerivin e Wagler (2021), para lidar com restrições de capacidade de rede, desde que seja relevante para o problema que está sendo tratado e ajuda a melhorar a precisão e a eficiência da solução do modelo. Quando o trabalho de pesquisa começou, ficou claro que havia a necessidade de uma interface de usuário para o problema RSA - EXT para facilitar e melhorar a interação do usuário, melhorar sua experiência, para que os parâmetros pudessem ser alterados e as soluções pudessem ser mostradas de forma melhor forma, exigindo um mínimo de conhecimento técnico.
Além disso, observou-se a possibilidade de introduzir uma nova classe de desigualdades na formulação atual do modelo RSA-EXT, assumindo que ao introduzir novas desigualdades válidas seria possível encontrar soluções de forma mais rápida e eficiente, considerando que a formulação atual leva um muito tempo para encontrar boas soluções. Portanto, pode-se dizer que o objetivo geral deste trabalho foi alcançado, tendo em vista que foi apresentado o projeto de uma interface de usuário e que este possibilitou a análise de soluções derivadas de relaxação linear, possibilitando verificar a possibilidade de apresentar um novo classe de desigualdades na formulação de um modelo matemático existente, baseado principalmente nos estudos de Colares, Kerivin e Wagler (2021) e Brunetta, Conforti e Fischetti (2000). A proposta de aprimoramento do modelo abordou a extensão matemática da pesquisa operacional, visando propor a introdução de uma nova classe de desigualdades, denominadas pentes multimanipulados, com base em estudos relevantes presentes na literatura.
Como perspectiva para trabalhos futuros, propõe-se a implementação de uma nova classe de desigualdades para verificar se elas realmente são capazes de dar resultados satisfatórios e melhores do que a formulação atual e com isso fortalecer a formulação existente.
