Avaliar a resiliência de redes é uma tarefa computacionalmente custosa, visto que o método mais confiável e popular para este tipo de análise é por meio de simulações de falhas em enlaces ou em equipamentos da rede. Por outro lado, técnicas de aprendizagem de máquina tem sido usadas como bons substitutos para problemas semelhantes de predição de desempenho e aproximação de funções em geral em diversos domínios de aplicação. Este artigo propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para predizer o nível de tolerância a falhas de enlaces de fibra óptica em redes de transporte, usando métricas topológicas e outras informações da rede como entrada da RNA. Neste trabalho foi produzida uma base de dados para treinamento derivada de redes ópticas implantadas atualmente e os resultados foram comparados com um simulador de eventos discretos usado em trabalhos anteriores. Foram consideradas falhas simples e duplas nos enlaces de fibra óptica. De acordo com os resultados obtidos, e possível obter um método de avaliação de falhas de redes baseado em RNA que é 51.050 vezes mais rápido do que as simulações tradicionais e que apresenta um erro médio quadrático em torno de 3 · 10−3.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.