Palestrante: Lucas Rodrigues Costa (doutorando)
Orientadores:Prof André Costa Drummond
Título: Energy Efficiency in Sliceable-Transponder Enabled Elastic Optical Networks
Resumo: The Sliceable Bandwidth-Variable Transponder (SBVT) enables greater flexibility in elastic optical networks (EON), providing energy efficiency by the avoidance of wasted resources. Along with electric grooming and a multilevel adaptive modulation, it provides many possibilities in dynamic traffic engineering. A key problem is how to coordinate all of these features while promoting energy efficiency and good network performance. In this paper, an unprecedented integer linear programming (ILP) model is developed to optimally solve this problem. The model covers all traffic engineering characteristics in translucent SBVT enabled EONs with electrical and optical grooming for dynamic traffic scenarios. Due to the non-scalability of the ILP model, a corresponding heuristic algorithm based on the auxiliary graph (AG) model is proposed. One can achieve various traffic engineering policies for different purposes by adjusting the weights of AG edges. Comprehensive comparisons are performed for the ILP model, the AG heuristic, and other online algorithms from the literature. Numerical results show that the AG heuristic provides a gain of two orders of magnitude in the bandwidth blocking ratio and achieves a gain of up to 51% in energy efficiency compared to literature proposals.
Horário: 14h30
Palestrante: Guilherme Enéas Vaz Silva (doutorando)
Orientadora:Prof André Costa Drummond
Título: Deep-Quality-EON Classifier
Resumo:Elastic Optical Networks (EON) provide better spectrum allocation flexibility and scalability than traditional Wavelength Division Multiplexing networks and are suitable to support the increasing demand for Internet traffic. Those are circuit-switched networks that employ routing, modulation and spectrum allocation (RMSA) algorithms to establish optical circuits. To guarantee an efficient operation of these networks it is necessary to be able to monitor its behavior in a dynamic fashion in search of opportunities to improve its control. In this work, we propose Deep-Quality-EON, a deep learning-based model that classifies the efficiency of the resource allocation strategy applied in an EON solely based a snapshot of the spectrum allocation from the network. The deep learning classifier proposed was evaluated in several scenarios and the results obtained are promising, opening a new avenue on the research area of adaptive RMSA algorithms.
Horário: 15h
Palestrante: Léia Sousa Silva (doutoranda)
Orientador:Prof André Costa Drummond
Título: a definir
Resumo:a definir
Horário: 15h30
Palestrante: Paulo Eduardo Althoff (mestrando)
Orientador:Prof Thiago de Paulo Faleiros
Título: Classificação multi-rotulada semi-supervisionada com uso de coarsening e divergência KL
Resumo:A busca por classificadores que possam depender menos de rotulação manual é um tópico proeminente que vem recebendo bastante atenção na última década. Isso se deve pela grande quantidade de informações que geramos e o alto custo em um processamento que dependa da ação humana. As áreas de pesquisa em classificação transdutiva e coarsening tiveram grande avanços nos últimos anos pelos bons resultados obtidos em comparação com o aprendizado supervisionado, principalmente por necessitar apenas de um pequeno conjunto de rotulações. A hipótese que este trabalho buscará validar é de que técnicas de coarsening podem otimizar resultados obtidos por algoritmos do estado da arte da área de classificação transdutiva.
Local: Teams MS - Equipe PPGI-316415 Seminário, Canal Seminários 2-2020
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Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)
Coordenadora Seminários de Pós-Graduação em Informática 2-2020