Autor(es):
Araújo, Filipe João Boavida de Mendonça Machado de 
Data: 1999
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10316/10201
Origem: Estudo Geral - Universidade de Coimbra
Detalhes do Documento
Aplicação das redes de Hopfield no encaminhamento em redes de dados
Descrição
Esta tese estuda a possibilidade de se utilizarem Redes Neuronais, mais concretamente, Redes de Hopfield, no encaminhamento em redes de dados com Qualidade de Serviço. Para isso, é inicialmente abordado um conjunto de problemas que se colocam, quando o encaminhamento deve satisfazer requisitos de Qualidade de Serviço. Um destes problemas é a dificuldade em manter tabelas de encaminhamento previamente calculadas nos encaminhadores, como acontece nas redes de dados tradicionais. Desta situação advém a necessidade de encontrar um método que seja mais rápido que o algoritmo de Dijkstra (que permite encontrar o óptimo) e que obtenha resultados tão próximos do resultado óptimo quanto possível. As Redes Neuronais e, dentro destas, as Redes de Hopfield, são estudadas para o efeito. Em particular, nesta tese, tentamos determinar em que medida é que as Redes de Hopfield se configuram como uma alternativa ao algoritmo de caminho mais curto de Dijkstra. Para esse efeito são avaliadas, recorrendo a simulação, por um lado, a qualidade das soluç ões obtidas, face aos resultados óptimos de Dijkstra e, por outro, o tempo que as Redes de Hopfield necessitam para convergir para uma solução válida. A tese propõe uma solução baseada em Redes de Hopfield que, tanto quanto sabemos, é original. Nesta solução, em vez de uma única camada de neurónios, como é tradicional, são usadas duas camadas. Esta solução vai ser comparada com outras duas Redes de Hopfield bem conhecidas. A comparação é efectuada num simulador de redes de dados, tendo sido, para isso, necessário construir uma arquitectura com garantias de Qualidade de Serviço. Esta arquitectura também é apresentada nesta tese. Dissertação de mestrado em Engenharia Informática apresentada ao Departamento de Engenharia Informática da Fac. de Ciências e Tecnologia de Coimbra
Esta tese estuda a possibilidade de se utilizarem Redes Neuronais, mais concretamente, Redes de Hopfield, no encaminhamento em redes de dados com Qualidade de Serviço. Para isso, é inicialmente abordado um conjunto de problemas que se colocam, quando o encaminhamento deve satisfazer requisitos de Qualidade de Serviço. Um destes problemas é a dificuldade em manter tabelas de encaminhamento previamente calculadas nos encaminhadores, como acontece nas redes de dados tradicionais. Desta situação advém a necessidade de encontrar um método que seja mais rápido que o algoritmo de Dijkstra (que permite encontrar o óptimo) e que obtenha resultados tão próximos do resultado óptimo quanto possível. As Redes Neuronais e, dentro destas, as Redes de Hopfield, são estudadas para o efeito. Em particular, nesta tese, tentamos determinar em que medida é que as Redes de Hopfield se configuram como uma alternativa ao algoritmo de caminho mais curto de Dijkstra. Para esse efeito são avaliadas, recorrendo a simulação, por um lado, a qualidade das soluç ões obtidas, face aos resultados óptimos de Dijkstra e, por outro, o tempo que as Redes de Hopfield necessitam para convergir para uma solução válida. A tese propõe uma solução baseada em Redes de Hopfield que, tanto quanto sabemos, é original. Nesta solução, em vez de uma única camada de neurónios, como é tradicional, são usadas duas camadas. Esta solução vai ser comparada com outras duas Redes de Hopfield bem conhecidas. A comparação é efectuada num simulador de redes de dados, tendo sido, para isso, necessário construir uma arquitectura com garantias de Qualidade de Serviço. Esta arquitectura também é apresentada nesta tese. Dissertação de mestrado em Engenharia Informática apresentada ao Departamento de Engenharia Informática da Fac. de Ciências e Tecnologia de Coimbra
Tipo de Documento
Dissertação de Mestrado
Idioma Português
Orientador(es) Ribeiro, Bernardete Martins
Idioma Português
Orientador(es) Ribeiro, Bernardete Martins
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