Redes neurais

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ESCOLA POLITÉCNICA
DE PERNAMBUCO

Otimização de Roteamento em
Redes de Computadores utilizando
Redes Neurais de Hopfield

Trabalho de Conclusão de Curso
Engenharia da Computação

Robson Alcântara Santana
Orientador: Adriano Lorena Inácio de Oliveira
Co-orientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho

Recife, maio de 2007

ESCOLA POLITÉCNICA
DE PERNAMBUCO

Otimização deRoteamento em
Redes de Computadores utilizando
Redes Neurais de Hopfield

Trabalho de Conclusão de Curso
Engenharia da Computação
Este Projeto é apresentado como requisito parcial
para obtenção do diploma de Bacharel em
Engenharia da Computação pela Escola
Politécnica de Pernambuco – Universidade de
Pernambuco.

Robson Alcântara Santana
Orientador: Adriano Lorena Inácio de OliveiraCo-orientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho

Recife, maio de 2007

Robson Alcântara Santana

Otimização de Roteamento em
Redes de Computadores utilizando
Redes Neurais de Hopfield

ESCOLA POLITÉCNICA
DE PERNAMBUCO

i

Resumo
Em redes de computadores, particularmente nas redes de comutação de pacotes, o processo de
roteamento tem um significante impacto no desempenho das redes. Édesejável que um algoritmo
de roteamento encontre uma rota entre a origem e o destino no menor tempo possível, para
satisfazer a demanda dos usuários e fornecer um rápido serviço. O problema do roteamento de
pacotes em redes de comutação de pacotes, sob certas circunstâncias, pode ser considerado como
um problema de otimização, mais especificamente, o problema do menor caminho, onde Redes
NeuraisArtificiais são ótimas candidatas para serem aplicadas a este problema, mais
especificamente a Rede Neural de Hopfield.
Trabalhos anteriores já resolveram este problema, porém este trabalho propõe uma nova
abordagem para acelerar o algoritmo de roteamento baseado na Rede Neural de Hopfield. Outros
trabalhos similares utilizam métodos sofisticados, como o de Runge Kutta, para resolver uma dasequações do algoritmo. Nós mostramos que nosso método pode calcular a melhor rota em termos
do custo em uma rede usando uma equação discreta ao invés da resolução da formulação
diferencial utilizando o método de Runge Kutta.
Para implementar esta nova abordagem, foi desenvolvido um simulador em Java. Neste
simulador foram implementados o algoritmo de Dijkstra, o algoritmo de Ali e Kamoun enosso
algoritmo. Foram realizadas diversas simulações e os resultados mostraram que o algoritmo
proposto pode encontrar rotas ótimas mais rápido que o algoritmo de Ali e Kamoun. Como
resultado um artigo científico completo foi publicado no simpósio “IEEE Foundations on
Computational Intelligence”.

ESCOLA POLITÉCNICA
DE PERNAMBUCO

ii

Abstract
In a computer network, particulary inpacket-switched networks, the routing process has a
significant impact in the performance of the nets. It is desirable that a router algorithm finds a
route between the source and the destination in the lower possible time, to satisfy the demand of
the users and to supply a fast service. The routing problem of packet-switched networks, under
appropriate assumptions, can be considered as anoptimization problem, more specifically, the
problem of the shortest path, where Artificial Neural Networks are excellent candidates to be
applied to this problem, more specifically the Hopfield Neural Network.
There are other solutions to this problem in previous works, however this work considers
a new boarding to speed up the router algorithm based on the Hopfield Neural Network. Other
similiarworks uses sophisticated methods, as Runge Kutta's, to resolve one of the algorithm
equations. We show that our method can calculate the best route in terms of the cost in a net
using a discrete equation instead of the resolution of the distinguishing formularization using the
Runge Kutta method.
To implement this new approach, was developed a simulator in Java. It was implemented,
in this...
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