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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCastro, Miguel Franklin de-
dc.contributor.authorSousa, Rayner Gomes-
dc.date.accessioned2023-11-21T19:15:05Z-
dc.date.available2023-11-21T19:15:05Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationSOUSA, Rayner Gomes. Algoritmos evolucionários para o fatiamento de redes virtuais considerando a multidimensionalidade dos tipos de fatias. 2023. 181 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75023-
dc.description.abstractThe network slicing is a new service in which the system responds to modern applications’ complex and heterogeneous requests. It is a vital technology for a communication infrastructure to serve different businesses. A network slice comprises a collection of resources and services that meet an application’s requirements, whether a more specific or broader business case. Slicing means lower acquisition and operating costs for service providers. A slice owner rents a portion of the network and does not need knowledge of how resources are instantiated, managed, and maintained. Network slicing uses a class of algorithms known as VNE. VNE maps a set of virtual nodes and links to a set of real nodes and links. This process is reduced to problems with NP-Hard complexity, so finding an efficient and practical solution is challenging. The sophistication of the demands of the new 5G applications, such as IoT, bring more complexity to the mapping process. Faced with the difficulties of the slicing problem, this work reveals our contributions, which are briefly: (a) we present a literature review allowing us to understand the current scenario, the advances and gaps in the area; (b) we design and describe the essential elements to simulate the slicing service; (c) we designed mechanisms to increase the number of slices of the mMTC type by taking advantage of the periodicity of the transmissions; (d) we plan new techniques for adapting meta-heuristics to network slicing problems considering the 5G system infrastructure; (e) we adapt the ED meta-heuristic to AG; (f) we designed two ways of parallelizing the ED to reduce the service time; (g) we adapt the metaheuristic AAA to deal with slicing problems with high node dimensionality; Finally, our work managed to maximize the acceptance rate of the network slicing service when compared to the traditional approaches found in the literature and we reduced the slicing time through parallelization techniques and combination of the node and link mapping process in a single function.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAlgoritmos evolucionários para o fatiamento de redes virtuais considerando a multidimensionalidade dos tipos de fatiaspt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.co-advisorConceição, Dario Vieira-
dc.description.abstract-ptbrO serviço de fatiamento de redes é o mecanismo ao qual o sistema responde às complexas e heterogêneas requisições das aplicações modernas. O serviço de fatias sob demanda é uma tecnologia vital para que uma infraestrutura de comunicação atenda a diferentes negócios. Uma fatia de rede é composta por uma coleção de recursos e serviços que atendem aos requisitos de uma aplicação, seja de um caso de negócio mais específico ou amplo. Fatiamento significa diminuir custos de aquisição e operação para os provedores de serviços. O proprietário de uma fatia aluga uma parte da rede e não precisa de conhecimentos de como os recursos são instanciados, gerenciados e mantidos. O fatiamento de rede usa uma classe de algoritmos conhecida como Virtual Network Embedding (VNE). O VNE é o processo de mapeamento de um conjunto de nós e enlaces virtuais para um conjunto de nós e enlaces reais. Esse processo é reduzido aos problemas cuja complexidade é NP-Difícil, portanto, não é simples encontrar uma abordagem eficiente e eficaz para solucioná-lo. A sofisticação das demandas das novas aplicações enquadradas do 5G, como Internet of Things (IoT), trazem mais complexidade ao processo de mapeamento. Diante das dificuldades do problema de fatiamento, esse trabalho revela nossas contribuições que resumidamente são: (a) apresentamos uma revisão da literatura permitindo compreender o cenário atual, os avanços e lacunas na área; (b) projetamos e descrevemos os elementos essenciais para simular o serviço de fatiamento; (c) projetamos mecanismos para aumentar a quantidade de fatias do tipo massive Machine Type Communications (mMTC) através do aproveitamento da periodicidade das transmissões; (d) planejamos novas técnicas de adaptação de meta-heurísticas para problemas de fatiamento de rede considerando a infraestrutura do sistema 5G; (e) adaptamos a meta-heurística Evolução Diferencial (ED) em face ao Algoritmo Genético (AG); (f) arquitetamos duas formas de paralelização da ED de modo a reduzir o tempo de serviço; (g) adaptamos a meta-heurística Algoritmo das Algas Artificiais (AAA) para lidar com problemas de fatiamento com alta dimensionalidade de nós; Por fim, nosso trabalho conseguiu maximizar a taxa de aceites do serviço de fatiamento de redes quando comparados às tradicionais abordagens encontradas na literatura e reduzimos o tempo de fatiamento através de técnicas de paralelização e combinação do processo de mapeamento de nós e enlaces em uma única função.pt_BR
dc.title.enEvolutionary algorithms for slicing virtual networks considering the multidimensionality of slice typespt_BR
dc.subject.ptbrMapeamento de recursospt_BR
dc.subject.ptbrFatiamento de redept_BR
dc.subject.ptbrVirtualizaçãopt_BR
dc.subject.ptbrMeta-heurísticaspt_BR
dc.subject.ptbrParalelizaçãopt_BR
dc.subject.enResource mappingpt_BR
dc.subject.enAllocationpt_BR
dc.subject.enNetwork slicingpt_BR
dc.subject.enMeta-heuristicspt_BR
dc.subject.enParallelizationpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
local.author.latteshttp://lattes.cnpq.br/0678851496358039pt_BR
local.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/5641112041037627pt_BR
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