Descoberta da topologia de rede

Doutoramento em MatemáticaA monitorização e avaliação do desempenho de uma rede são essenciais para detetar e resolver falhas no seu funcionamento. De modo a conseguir efetuar essa monitorização, e essencial conhecer a topologia da rede, que muitas vezes e desconhecida. Muitas das técnicas usadas para a descoberta da topologia requerem a cooperação de todos os dispositivos de rede, o que devido a questões e políticas de segurança e quase impossível de acontecer. Torna-se assim necessário utilizar técnicas que recolham, passivamente e sem a cooperação de dispositivos intermédios, informação que permita a inferência da topologia da rede. Isto pode ser feito recorrendo a técnicas de tomografia, que usam medições extremo-a-extremo, tais como o atraso sofrido pelos pacotes. Nesta tese usamos métodos de programação linear inteira para resolver o problema de inferir uma topologia de rede usando apenas medições extremo-a-extremo. Apresentamos duas formulações compactas de programação linear inteira mista (MILP) para resolver o problema. Resultados computacionais mostraram que a medida que o número de dispositivos terminais cresce, o tempo que as duas formulações MILP compactas necessitam para resolver o problema, também cresce rapidamente. Consequentemente, elaborámos duas heurísticas com base nos métodos Feasibility Pump e Local ranching. Uma vez que as medidas de atraso têm erros associados, desenvolvemos duas abordagens robustas, um para controlar o número máximo de desvios e outra para reduzir o risco de custo alto. Criámos ainda um sistema que mede os atrasos de pacotes entre computadores de uma rede e apresenta a topologia dessa rede.Monitoring and evaluating the performance of a network is essential to detect and resolve network failures. In order to achieve this monitoring level, it is essential to know the topology of the network which is often unknown. Many of the techniques used to discover the topology require the cooperation of all network devices, which is almost impossible due to security and policy issues. It is therefore, necessary to use techniques that collect, passively and without the cooperation of intermediate devices, the necessary information to allow the inference of the network topology. This can be done using tomography techniques, which use end-to-end measurements, such as the packet delays. In this thesis, we used some integer linear programming theory and methods to solve the problem of inferring a network topology using only end-to-end measurements. We present two compact mixed integer linear programming (MILP) formulations to solve the problem. Computational results showed that as the number of end-devices grows, the time need by the two compact MILP formulations to solve the problem also grows rapidly. Therefore, we elaborate two heuristics based on the Feasibility Pump and Local Branching method. Since the packet delay measurements have some errors associated, we developed two robust approaches, one to control the maximum number of deviations and the other to reduce the risk of high cost. We also created a system that measures the packet delays between computers on a network and displays the topology of that network

Estimating phylogenies from molecular data

Phylogenetic estimation from aligned DNA, RNA or amino acid sequences has attracted more and more attention in recent years due to its importance in analysis of many fine-scale genetic data. Nowadays, its application fields range from medical research to drug discovery, to epidemiology, to systematics and population dynamics. Estimating phylogenies involves solving an optimization problem, called the phylogenetic estimation problem (PEP), whose versions depend on the criterion used to select a phylogeny among plausible alternatives. This chapter offers an overview of PEP and discuss the most important versions that occur in the literature.SCOPUS: ch.binfo:eu-repo/semantics/publishe