A Multiobjective Approach Based on the Law of Gravity and Mass Interactions for Optimizing Networks

机译：一种基于重力和质量相互作用的多目标方法优化网络

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In this work, we tackle a real-world telecommunication problem by using Evolutionary Computation and Multiobjective Optimization jointly. This problem is known in the literature as the Traffic Grooming problem and consists on multiplexing or grooming a set of low-speed traffic requests (Mbps) onto high-speed channels (Gbps) over an optical network with wavelength division multiplexing facility. We propose a multiobjective version of an algorithm based on the laws of motions and mass interactions (Gravitational Search Algorithm, GSA) for solving this NP-hard optimization problem. After carrying out several comparisons with other approaches published in the literature for this optical problem, we can conclude that the multiobjective GSA (MOGSA) is able to obtain very promising results.

机译：在这项工作中，我们通过共同使用进化计算和多目标优化来解决现实世界电信问题。该问题在文献中已知作为流量修饰问题，并且包括在具有波分复用设施的光网络上通过光网络复用或将一组低速业务请求（MBPS）复用或修饰到高速通道（Gbps）上。我们提出了一种基于运动规律和质量交互规律的算法的多目标版本（引力搜索算法，GSA），用于解决该NP-Hard优化问题。在对该光学问题的文献中发表的其他方法进行几种比较之后，我们可以得出结论，多目标GSA（MOGSA）能够获得非常有前途的结果。

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来源
《Evolutionary computation in combinatorial optimization》|2013年||共12页
会议地点
作者
Alvaro Rubio-Largo; Miguel A. Vega-Rodríguez;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 005.1;
关键词
Multiobjective optimization; Gravitational Search Algorithm; Traffic Grooming; WDM optical networks;

机译：多目标优化;引力搜索算法;流量修饰;WDM光网络;

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