Optimización metaheurística para la planificación de redes WDM

Las implementaciones actuales de las redes de telecomunicaciones no permiten soportar el incremento en la demanda de ancho de banda producido por el crecimiento del tráfico de datos en las últimas décadas. La aparición de la fibra óptica y el desarrollo de la tecnología de multiplexación por división de longitudes de onda (WDM) permite incrementar la capacidad de redes de telecomunicaciones existentes mientras se minimizan costes. En este trabajo se planifican redes ópticas WDM mediante la resolución de los problemas de Provisión y Conducción en redes WDM (Provisioning and Routing Problem) y de Supervivencia (Survivability Problem). El Problema de Conducción y Provisión consiste en incrementar a mínimo coste la capacidad de una red existente de tal forma que se satisfaga un conjunto de requerimientos de demanda. El problema de supervivencia consiste en garantizar el flujo del tráfico a través de una red en caso de fallo de alguno de los elementos de la misma. Además se resuelve el Problema de Provisión y Conducción en redes WDM con incertidumbre en las demandas. Para estos problemas se proponen modelos de programación lineal entera. Las metaheurísticas proporcionan un medio para resolver problemas de optimización complejos, como los que surgen al planificar redes de telecomunicaciones, obteniendo soluciones de alta calidad en un tiempo computacional razonable. Las metaheurísticas son estrategias que guían y modifican otras heurísticas para obtener soluciones más allá de las generadas usualmente en la búsqueda de optimalidad local. No garantizan que la mejor solución encontrada, cuando se satisfacen los criterios de parada, sea una solución óptima global del problema. Sin embargo, la experimentación de implementaciones metaheurísticas muestra que las estrategias de búsqueda embebidas en tales procedimientos son capaces de encontrar soluciones de alta calidad a problemas difíciles en industria, negocios y ciencia. Para la solución del problema de Provisión y Conducción en Redes WDM, se desarrolla un algoritmo metaheurístico híbrido que combina principalmente ideas de las metaheurísticas Búsqueda Dispersa (Scatter Search) y Búsqueda Mutiarranque (Multistart). Además añade una componente tabú en uno de los procedimiento del algoritmo. Se utiliza el modelo de programación lineal entera propuesto por otros autores y se propone un modelo de programación lineal entera alternativo que proporciona cotas superiores al problema, pero incluye un menor número de variables y restricciones, pudiendo ser resuelto de forma óptima para tamaños de red mayores. Los resultados obtenidos por el algoritmo metaheurístico diseñado se comparan con los obtenidos por un procedimiento basado en permutaciones de las demandas propuesto anteriormente por otros autores, y con los dos modelos de programación lineal entera usados. Se propone modelos de programación lineal entera para sobrevivir la red en caso de fallos en un único enlace. Se proponen modelos para los esquemas de protección de enlace compartido, de camino compartido con enlaces disjuntos, y de camino compartido sin enlaces disjuntos. Se propone un método de resolución metaheurístico que obtiene mejores costes globales que al resolver el problema en dos fases, es decir, al resolver el problema de servicio y a continuación el de supervivencia. Se proponen además modelos de programación entera para resolver el problema de provisión en redes WDM con incertidumbres en las demandas

Scatter search based met heuristic for robust optimization of the deploying of "DWDM" technology on optical networks with survivability

In this paper we discuss the application of a met heuristic approach based on the Scatter Search to deal with robust optimization of the planning problem in the deploying of the Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) technology on an existing optical fiber network taking into account, in addition to the forecasted demands, the uncertainty in the survivability requirements

Algoritmos genéticos. Una visión práctica

Los algoritmos genéticos son métodos de optimización inspirados en la teoría de la evolución natural originada a partir de los estudios de Darwin. Existe un soporte matemático importante sobre su comportamiento y ha conseguido aplicaciones de éxito en la mayoría de los campos de aplicación. En este trabajo describimos los fundamentos de los algoritmos genéticos, las características básicas de los modelos más simples y los elementos que definen las versiones más relevantes

The blessing of Dimensionality : feature selection outperforms functional connectivity-based feature transformation to classify ADHD subjects from EEG patterns of phase synchronisation

Functional connectivity (FC) characterizes brain activity from a multivariate set of N brain signals by means of an NxN matrix A, whose elements estimate the dependence within each possible pair of signals. Such matrix can be used as a feature vector for (un)supervised subject classification. Yet if N is large, A is highly dimensional. Little is known on the effect that different strategies to reduce its dimensionality may have on its classification ability. Here, we apply different machine learning algorithms to classify 33 children (age [6-14 years]) into two groups (healthy controls and Attention Deficit Hyperactivity Disorder patients) using EEG FC patterns obtained from two phase synchronisation indices. We found that the classification is highly successful (around 95%) if the whole matrix A is taken into account, and the relevant features are selected using machine learning methods. However, if FC algorithms are applied instead to transform A into a lower dimensionality matrix, the classification rate drops to less than 80%. We conclude that, for the purpose of pattern classification, the relevant features should be selected among the elements of A by using appropriate machine learning algorithms

A hybrid GRASP-VNS for Ship Routing and Scheduling Problem with Discretized Time Windows

This paper addresses the Ship Routing and Scheduling Problem with Discretized Time Windows. Being one of the most relevant and challenging problems faced by decision makers from shipping companies, this tramp shipping problem lies in determining the set of contracts that should be served by each ship and the time windows that ships should use to serve each contract, with the aim of minimizing total costs. The use of discretized time windows allows for the consideration of a broad variety of features and practical constraints in a simple way. In order to solve this problem we propose a hybridazation of a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure and a Variable Neighborhood Search, which improves previous heuristics results found in literature and requires very short computational time. Moreover, this algorithm is able to achieve the optimal results for many instances, demonstrating its good performance

A Greedy Randomized Adaptive Search With Probabilistic Learning for solving the Uncapacitated Plant Cycle Location Problem

In this paper, we address the Uncapacitated Plant Cycle Location Problem. It is a location-routing problem aimed at determining a subset of locations to set up plants dedicated to serving customers. We propose a mathematical formulation to model the problem. The high computational burden required by the formulation when tackling large scenarios encourages us to develop a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure with Probabilistic Learning Model. Its rationale is to divide the problem into two interconnected sub-problems. The computational results indicate the high performance of our proposal in terms of the quality of reported solutions and computational time. Specifically, we have overcome the best approach from the literature on a wide range of scenarios.</p

Decentralized Cooperative Metaheuristic for the Dynamic Berth Allocation Problem

The increasing demand of maritime transport and the great competition among port terminals force their managers to reduce costs by exploiting its resources accurately. In this environment, the Berth Allocation Problem, which aims to allocate and schedule incoming vessels along the quay, plays a relevant role in improving the overall terminal productivity. In order to address this problem, we propose Decentralized Cooperative Metaheuristic (DCM), which is a population-based approach that exploits the concepts of communication and grouping. In DCM, the individuals are organized into groups, where each individual shares information with its group partners. This grouping strategy allows to diversify as well as intensify the search in some regions by means of information shared among the individuals of each group. Moreover, the constrained relation for sharing information among individuals through the proposed grouping strategy allows to reduce computational resources in comparison to the `all to all' communication strategy. The computational experiments for this problem reveal that DCM reports high-quality solutions and identifies promising regions within the search space in short computational times