Analysis of Artificial Intelligence-Based Metaheuristic Algorithm for MPLS Network Optimization

Masood, Mohsin; Fouad, Mohamed Mostafa

doi:10.1109/icton.2018.8473751

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“…Swarm-based algorithms are popular in this era with the thirst for nature-inspired, population-based algorithms that can generate low-cost, fast, and correct solutions to complex and hard-to-solve problems. For that reason, swarm intelligence is becoming a golden ticket in the era of artificial intelligence metaheuristic optimization [14]- [16]. Swarm intelligence optimization techniques have been applied successfully in numerous applications where they helped to improve the system performance such as proportional integral (PI) controller tuning in wind turbines [17], the maximum power point tracking (MPPT) enhancement in photovoltaic systems [18], and cervical cancer classification [19].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Application of optimization algorithms for classification problem

Eleyan

Salman

Al-Sheikh

2022

IJECE

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<p>The work presented in this paper investigates the use of metaheuristic optimization algorithms for the face recognition problem. In the first setup, a face recognition system is implemented using particle swarm optimization (PSO) and firefly optimization algorithms, separately. PSO and firefly are used for forming the feature vectors in the feature selection stage. These feature vectors serve as the new representation for the face images that will be fed to the classifier. In the second setup, selected features from both PSO and firefly algorithms are fused to form one single feature vector for each face image before the classification stage. Extensive simulations are conducted using Poznan University of Technology (PUT) and face recognition technology (FERET) face databases. Optimal values for population size and maximum iterations number were selected before conducting the experiments. The effect of using different numbers of selected features on the performance is investigated for feature selection using PSO, firefly, and feature fusion of both.</p>

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Application of optimization algorithms for classification problem

Eleyan

Salman

Al-Sheikh

2022

IJECE

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“…El enrutamiento eficiente es el componente clave de la gestión de la ingeniería de tráfico en redes MPLS, que satisface la QoS con una gestión eficaz de los recursos. Las redes MPLS en lugar de usar datagramas IP tradicionales, usan paquetes etiquetados dentro del dominio de la red evitando la búsqueda compleja en las tablas de enrutamiento (Masood et al, 2018).…”

Section: Contribucionesunclassified

“…Onety et al, (2013) presentaron un algoritmo genético para la optimización de múltiples índices de calidad de servicio de redes MPLS. Masood et al, (2018), propusieron un modelo de optimización para redes MPLS e implementaron un algoritmo inspirado en la ecolocalización de delfines (DEA) para el cálculo de la ruta óptima. Un año después, el mismo equipo propuso una versión novedosa, con modificaciones en la estrategia de aprendizaje elitista (ELS), en optimización por enjambre de partículas (PSO) que no sólo resuelve el problema de exploración existente en PSO, sino que también produce soluciones óptimas con tasas de convergencia eficientes para diferentes escalas de red MPLS / GMPLS (Masood et al 2019).…”

Section: Motivación -Estado Del Arteunclassified

“…Cuando se consideran redes MPLS, una de las tareas de la ingeniería de tráfico consiste en seleccionar LSPs adecuados para un correcto equilibrio de carga en el sistema, disminuyendo la congestión y maximizando la utilización de los enlaces. Los protocolos de enrutamiento juegan un papel vital para el cálculo de rutas óptimas en la entidad MPLS TE, donde se pueden utilizar varios algoritmos para el cálculo de rutas, dependiendo de las funciones objetivo (Masood et al, 2018), El mecanismo MPLS puede canalizar múltiples tipos de tráfico a través de la red central. El túnel es la ruta por donde fluye el tráfico en la red central MPLS.…”

Section: Introductionunclassified

“…En este sentido han sido aplicadas distintas técnicas para encontrar soluciones óptimas a este problema y se pueden utilizar varios algoritmos para el cálculo de dichas rutas y con diferentes funciones objetivo. En general, esto implica resolver un problema de optimización combinatorio considerado NP-hard (Barabas et al, 2012;Masood et al, 2017;Masood et al, 2018).…”

Section: Introductionunclassified

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Optimización de tráfico en redes multiservicios aplicando técnicas heurísticas

Carletto¹

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El abrupto crecimiento del tráfico presente en las redes convergentes actuales, trae como consecuencia la implementación de nuevas tecnologías que permiten ofrecer a los usuarios mayores anchos de banda para lo cual es necesario realizar una distribución óptima del tráfico, tomando algún criterio de desempeño y teniendo en cuenta la elasticidad del flujo que involucra atender tráficos tan disímiles como voz, video, sonido, datos, entre otros. Optimizar la distribución de distintos requerimientos considerando estos aspectos en redes multiservicios permite garantizar la disponibilidad de la red para los requerimientos de tráfico, cuando las demandas modernas ponen en riesgo de congestión a las redes que utilizan las técnicas tradicionales de conmutación. MPLS (conmutación de etiquetas multiprotocolo) se ha convertido en una tecnología eficaz en la solución a estos inconvenientes, aunque el problema de la selección de la mejor ruta y de la distribución de tráfico no solo sigue existiendo, sino que exige nuevas propuestas de optimización del enrutamiento. En muchos casos, la planificación óptima de distribución de tráfico en redes MPLS, conlleva la necesidad de resolver un problema de optimización combinatorio de características tales que, para instancias medias o grandes del problema, los métodos determinísticos no son adecuados desde el punto de vista del tiempo de ejecución necesario para obtener el óptimo. En este punto las heurísticas, constituyen una alternativa válida para proporcionar buenas soluciones en tiempos aceptables. En esta tesis se presenta una taxonomía de estrategias heurísticas y metaheurísticas con el objetivo de distribuir los requerimientos en los enlaces disponibles de una red minimizando el costo de enrutamiento, al tiempo que se satisfacen restricciones en cuanto a demanda y capacidad de cada enlace. Se presenta el desarrollo, descripción y modelado del problema, se diseñan diferentes algoritmos bio-inspirados en el comportamiento de enjambres que brindan una solución de configuración fuera de línea, a este problema tradicional de la ingeniería de tráfico en redes con alta interconectividad. Se implementan cinco algoritmos inspirados en bandadas de pájaros, colonias de hormigas y el comportamiento de quirópteros, que permiten determinar una solución óptima explorando el espacio de búsqueda desde diferentes estrategias. Se ejecutan los algoritmos sobre cuatro redes de ensayo de diferentes tamaños, con lo que se determina la aplicabilidad de los algoritmos, y los parámetros óptimos de funcionamiento en cada caso, se presenta el análisis comparativo de los resultados obtenidos y se dejan planteadas distintas opciones de trabajos e investigaciones a futuro.

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