Designing Reliable Communication Networks with a Genetic Algorithm using a Repair Heuristic

This paper investigates GA approaches for solving the reliable communication network design problem. For solving this problem a graph with minimum cost must be found that satisfies a given network reliability constraint. To consider the additional reliability constraint different approaches are possible. We show that existing approaches using penalty functions can result in invalid solutions and are therefore not appropriate for solving this problem. To overcome these problems we present a repair heuristic, which is based on the number of spanning trees in a graph. This heuristic always generates a valid solution, which when compared to a greedy cheapest repair heuristic shows that the new approach finds better solutions with less computational effort

Algoritmos evolutivos aplicados a problemas de diseño de redes confiables

Los problemas de diseño topológico de redes de información caen dentro de la categoría de problemas de optimización combinatoria. En muchos casos, cuando el tamaño de la instancia del problema crece, los tiempos de resolución del mismo a través de técnicas exhaustivas pueden resultar inadmisibles. Por esta razón las heurísticas en general y la computación evolutiva en particular, son una alternativa válida para atacar este tipo de problemas. Este trabajo se centra en la resolución de problemas de diseño óptimo de redes confiables utilizando técnicas evolutivas. A continuación se muestra un esquema del desarrollo del mismo. En el capítulo 2 se realiza una revisión de las metodologías existentes aplicadas para resolver problemas de diseño de redes. La complejidad matemática asociada a la resolución de la obtención de la topología óptima se discute en el Capítulo 3. El abordaje del diseño de una red de comunicaciones cuando la función objetivo es el costo de implementación y la restricción recae sobre la confiabilidad del sistema, está plasmado en este capitulo, ubicando al problema dentro de una clase de problemas de optimización combinatoria. Este diseño se utiliza como problema test para analizar el comportamiento de un algoritmo estocástico. En el capítulo 4 se realiza una revisión de las técnicas proporcionadas por la computación evolutiva para resolver problemas de optimización. El mismo contiene los conceptos básicos relacionados con la aplicación de Algoritmos Evolutivos (AE), basados en AG, para resolver problemas de optimización. En el capítulo 5 se describe el diseño de un algoritmo evolutivo con conocimiento específico del problema para encontrar una topología de mínimo costo sujeto a restricciones de confiabilidad entre todas las terminales de la red. El Capítulo 6 contiene ejemplos de diseño de redes resueltos a través de las metodologías propuestas en esta tesis. Las conclusiones y futuras líneas de investigación se presentan en el Capítulo 7.Facultad de Informátic

Survivability in layered networks

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2011.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 195-204).In layered networks, a single failure at the lower (physical) layer may cause multiple failures at the upper (logical) layer. As a result, traditional schemes that protect against single failures may not be effective in layered networks. This thesis studies the problem of maximizing network survivability in the layered setting, with a focus on optimizing the embedding of the logical network onto the physical network. In the first part of the thesis, we start with an investigation of the fundamental properties of layered networks, and show that basic network connectivity structures, such as cuts, paths and spanning trees, exhibit fundamentally different characteristics from their single-layer counterparts. This leads to our development of a new crosslayer survivability metric that properly quantifies the resilience of the layered network against physical failures. Using this new metric, we design algorithms to embed the logical network onto the physical network based on multi-commodity flows, to maximize the cross-layer survivability. In the second part of the thesis, we extend our model to a random failure setting and study the cross-layer reliability of the networks, defined to be the probability that the upper layer network stays connected under the random failure events. We generalize the classical polynomial expression for network reliability to the layered setting. Using Monte-Carlo techniques, we develop efficient algorithms to compute an approximate polynomial expression for reliability, as a function of the link failure probability. The construction of the polynomial eliminates the need to resample when the cross-layer reliability under different link failure probabilities is assessed. Furthermore, the polynomial expression provides important insight into the connection between the link failure probability, the cross-layer reliability and the structure of a layered network. We show that in general the optimal embedding depends on the link failure probability, and characterize the properties of embeddings that maximize the reliability under different failure probability regimes. Based on these results, we propose new iterative approaches to improve the reliability of the layered networks. We demonstrate via extensive simulations that these new approaches result in embeddings with significantly higher reliability than existing algorithms.by Kayi Lee.Ph.D

Kommunikationsnetzwerkplanung unter Kosten- und Zuverlässigkeitsgesichtspunkten mit Hilfe von evolutionären Algorithmen

Within the last 10 years business-to-business telecommunication gets a key success factor for many companies. The reliability of network topologies becomes a major design issue for modern communication network topologies. Furthermore, a network designer is faced by economic aspects. This thesis investigates the design of economic and reliable communication network topologies. Due to complexity of the design problem decision support systems are appropriated tools to support the network design process. This thesis proposes methods for decision support systems for the design of reliable and economic network topologies. This thesis investigates furthermore the combinatorial network design problem with the objectives reliability and network setup cost. The reliability of a network topology is evaluated by the all-terminal reliability. Several methods for calculating the all-terminal reliability by an empirical comparison are examined. Design problems with identical link reliabilities and design problems with different link options are investigated further on. The metaheuristic Genetic Algorithms (GA) is proposed to solve the combinatorial network design problem. First, GAs for single objective problems with constraints are proposed. Furthermore, multiobjective approaches optimizing both objectives in parallel are presented. An experimental comparison investigates the new GAs for common test problems and compares the results with existing approaches from literature.In den letzten 10 Jahren hat insbesondere der Bereich des elektronischen, zwischenbetrieblichen Datenaustauschs zunehmend an Bedeutung gewonnen. Bei der Planung von geeigneten Kommunikationsinfrastrukturen rückt dabei die Forderung nach Kommunikationsnetzwerken mit einer sehr hohen Verfügbarkeit und damit verbundenen geringen Ausfallzeiten immer mehr in den Vordergrund. Parallel dazu werden an den Netzwerkplaner die Forderungen nach wirtschaftlichen Netzwerktopologien gestellt. Aufgrund der Komplexität der zu planenden Netzwerke ist der Einsatz von Entscheidungsunterstützungsystemen notwendig. Im Rahmen dieser Arbeit werden Methoden für die Entscheidungsunterstützung zur Planung von Kommunikationsnetzwerken unter Kosten- und Zuverlässigkeitsaspekten untersucht. Als Planungsziele werden die Fixkosten, die mit der Installation einer Netzwerktopologie entstehen und die Zuverlässigkeit der entworfenen Kommunikationsinfrastruktur betrachtet. Als Maß für die Gesamtzuverlässigkeit eines Kommunikationsnetzwerkes wird die All-Terminal-Zuverlässigkeit verwendet. Die Arbeit betrachtet und erweitert bestehende Verfahren zur Berechnung der All-Terminal-Zuverlässigkeit und untersucht diese in einer empirischen Studie. Die Arbeit betrachtet weiterhin Planungsprobleme, bei denen sämtliche zur Verfügung stehenden Verbindungen die gleiche Zuverlässigkeit und entferungsabhängige Kosten besitzen. Desweiteren untersucht die Arbeit Planungsprobleme, bei denen der Entscheider pro Verbindung aus einer Menge unterschiedlicher Technologieoptionen, welche sich in Zuverlässigkeit und Kosten unterscheiden, auswählen kann. Als Lösungsverfahren wird die Metaheuristik "genetische Algorithmen" eingesetzt. Es werden genetische Algorithmen für die monokriterielle Planung mit Nebenbedingungen und die multikriterielle Planung vorgeschlagen. In einer experimentellen Studie werden die entwickelten Verfahren bisherigen Ansätzen gegenübergestellt