Estrategias evolutivas para la adquisición de conocimiento en controladores borrosos temporales difuminados, aplicadas al encaminamiento adaptativo en redes de comunicaciones

  1. GADEO MARTOS, MANUEL ÁNGEL
Dirigida por:
  1. Juan Ramón Velasco Pérez Director/a
  2. Luis Magdalena Layos Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Alcalá

Fecha de defensa: 01 de octubre de 2009

Tribunal:
  1. Daniel Meziat Luna Presidente/a
  2. Sancho Salcedo Sanz Secretario/a
  3. Juan Botía Blaya Vocal
  4. Joaquín Cañada Bago Vocal
  5. Gregorio Fernández Fernández Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

En esta tesis se presenta una metodología para mejorar las prestaciones de los algoritmos de encaminamiento adaptativos. El procedimiento propuesto está basado en el empleo sistemas borroso-genéticos evolutivos aplicados al encaminamiento adaptativo distribuido, en redes de comunicaciones de conmutación de paquetes. La metodología propuesta se puede descomponer en tres partes: 1. Desarrollo de los Controladores Borrosos Temporales Difuminados y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales Híbridos. 2. Desarrollo de los Algoritmos Genéticos “Dirigidos”. 3. Aplicación de los Sistemas Borroso-Genéticos Evolutivos al encaminamiento adaptativo distribuido en redes de conmutación de paquetes. Tras la identificación de los problemas asociados al control con Controladores Borrosos Clásicos, Controladores Borrosos Temporales y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales, para solucionarlos, en este documento se propone el uso de Controladores Borrosos Temporales Difuminados y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales Híbridos, que incorporan el concepto de la Difuminación temporal. Para los últimos controladores se presentan las innovaciones introducidas en: representación del conocimiento, contenido en sus bases de reglas y de datos, así como su estrategia de razonamiento. Tras la identificación de los problemas asociados al empleo de Algoritmos Genéticos aplicados a estos últimos controladores, para solucionarlos, en este documento se propone el uso de Algoritmo Genéticos “Dirigidos”, que generan una mejora en la “bondad” de la base de conocimiento obtenida, así como en la velocidad de aprendizaje. Esta mejora es debida a forzar la aparición de grupos útiles de reglas (temporales y no temporales) con el mismo antecedente, eliminando así la búsqueda aleatoria. Para este Algoritmo Genético se presenta sus novedades en: la estructura de las bases de conocimiento y la adquisición de conocimiento. El empleo de una única métrica para el encaminamiento adaptativo en redes de comunicaciones, es insuficiente para reflejar el estado actual del enlace. Para solucionar este problema se propone el uso de dos métricas: el retardo medio de los paquetes en el enlace y el jitter del retardo de los enlaces, medidas en los intervalos de muestreo previos, para obtener una métrica simple: la variable de salida de un Controlador Borroso. Los resultados experimentales muestran que la inclusión, en el proceso de encaminamiento, de Controladores Borrosos Temporales Difuminados y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales mejoran las prestaciones de la red. Esta mejora es debida a la obtención de valores de la métrica que se adaptan a diferentes circunstancias, para evitar la congestión de los enlaces y altas oscilaciones en el encaminamiento.