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Métodos de otimização para alocação de recursos em redes ópticas OCDMA

This thesis deals with a study on resource allocation in optical code division multiple access networks and aims to analyze optimization techniques for solving three resource allocation problems: the minimum power allocation problem, the problem of maximizing energy efficiency and the spectral-energ...

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Autor principal:	Martinez, Cristiane Aparecida Pendeza
Formato:	Tese
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Otimização matemática Programação não-linear Redes neurais (Computação) Controladores elétricos Mathematical optimization Nonlinear programming Neural networks (Computer science) Electric controllers CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Engenharia Elétrica
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5310
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id	riut-1-5310
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spelling	riut-1-53102020-10-27T06:01:15Z Métodos de otimização para alocação de recursos em redes ópticas OCDMA Optimization methods for problems of resource allocation in ocdma networks Martinez, Cristiane Aparecida Pendeza Abrão, Taufik http://lattes.cnpq.br/8709809037223235 Marinello Filho, Jose Carlos http://lattes.cnpq.br/0539500854426508 Amazonas, José Roberto de Almeida http://lattes.cnpq.br/0109879345362476 Abbade, Marcelo Luis Francisco http://lattes.cnpq.br/1142588285072902 Scalassara, Paulo Rogerio http://lattes.cnpq.br/5016119298122922 Abrao, Taufik http://lattes.cnpq.br/8709809037223235 Otimização matemática Programação não-linear Redes neurais (Computação) Controladores elétricos Mathematical optimization Nonlinear programming Neural networks (Computer science) Electric controllers CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Engenharia Elétrica This thesis deals with a study on resource allocation in optical code division multiple access networks and aims to analyze optimization techniques for solving three resource allocation problems: the minimum power allocation problem, the problem of maximizing energy efficiency and the spectral-energy efficiency tradeoff problem. For the minimum power allocation problem, we propose the implementation of the modified Hopfield artificial neural network approach and also the use of nonlinear programming methods such as sequential quadratic programming and the augmented Lagrangian method, which are compared in performance-complexity, algorithmic robustness and quality of the solution. For the problem of maximizing energy efficiency in optical code division multiple access, four non-linear programming methods were proposed and analyzed: the augmented Lagrangian method, the sequential quadratic programming method, the majorationminimization technique and the Dinkelbach method. All the methods used were able to achieve convergence for the adequate solution of the problem. However, in some specific yet realistic configurations of the multiple access communication system with a high number of users, the Dinkelbach method is inefficient in terms of full convergence. Another proposed strategy for solving the problem of maximizing energy efficiency combines the augmented Lagrangian with evolutionary heuristic methods, namely optimization by particle swarm, as well as the hybridization of the particle swarming technique with the gravitational search algorithm, also combined with the Quasi-Newton method. The structure of the augmented Lagrangian optimization allows a better adjustment to the problem while providing, more information about the solution. For the problem of the energy-spectral efficiencies tradeoff, namely resource efficiency, two multiobjective optimization techniques were used, the weight sum method and the Є-restricted method, both associated with the augmented Lagrangian method, which was employed in solving the generated subproblems. As a result, the quality of the solution towards the Pareto limit was checked. Esta Tese trata de um estudo sobre alocação de recursos em redes de acesso múltiplo por divisão de código óptico e tem por objetivo analisar técnicas de otimização para resolução de três problemas de alocação de recursos: o problema de alocação de potência mínima, o problema de maximização da eficiência energética e o problema do compromisso entre eficiência energética e eficiência espectral. Para o problema de alocação de potência mínima, propomos a implementação da abordagem da rede neural artificial de Hopfield modificada e também o uso de métodos de programação não linear como programação quadrática sequencial e o método Lagrangiano aumentado, os quais são comparados em desempenho-complexidade, robustez algorítmica e qualidade da solução. Para o problema de maximização da eficiência energética em redes de acesso múltiplo por divisão de código óptico, foram propostos e analisados quatro métodos de programação não linear: o método Lagrangiano aumentado, o método de programação quadrática sequencial, a técnica de majoração-minimização e o método de Dinkelbach. Todos os métodos utilizados foram capazes de alcançar convergência para a solução adequada do problema. No entanto, em algumas configurações específicas, porém realistas, do sistema de comunicação de acesso múltiplo por divisão de código óptico com número elevado de usuários, o método Dinkelbach é ineficiente em termos de convergência total. Outra estratégia para a resolução do problema de maximização da eficiência energética propõe a combinação do método Lagrangiano aumentado com métodos heurísticos evolutivos, a saber otimização por enxame de partículas e uma hibridação do enxame de partículas com o algoritmo de busca gravitacional e com um método de otimização do tipo Quase-Newton. A estrutura do método do Lagrangiano aumentado permite um melhor ajuste ao problema e, por fim, fornece mais informações sobre a solução. Para o problema do compromisso entre eficiência energética e eficiência espectral denominada eficiência de recursos, duas técnicas de otimização multiobjetivo foram utilizadas, o método da soma de pesos e método Є-restrito, ambas associadas ao método do Lagrangiano aumentado, o qual foi empregado na resolução dos subproblemas gerados. Como resultado, a qualidade da solução no sentido do limite de Pareto foi verificada. 2020-10-27T01:09:48Z 2020-10-27T01:09:48Z 2020-07-17 doctoralThesis MARTINEZ, Cristiane Aparecida Pendeza. Métodos de otimização para alocação de recursos em redes ópticas OCDMA. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica - UEL/UTFPR) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5310 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - Uel/Utpfr UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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description	This thesis deals with a study on resource allocation in optical code division multiple access networks and aims to analyze optimization techniques for solving three resource allocation problems: the minimum power allocation problem, the problem of maximizing energy efficiency and the spectral-energy efficiency tradeoff problem. For the minimum power allocation problem, we propose the implementation of the modified Hopfield artificial neural network approach and also the use of nonlinear programming methods such as sequential quadratic programming and the augmented Lagrangian method, which are compared in performance-complexity, algorithmic robustness and quality of the solution. For the problem of maximizing energy efficiency in optical code division multiple access, four non-linear programming methods were proposed and analyzed: the augmented Lagrangian method, the sequential quadratic programming method, the majorationminimization technique and the Dinkelbach method. All the methods used were able to achieve convergence for the adequate solution of the problem. However, in some specific yet realistic configurations of the multiple access communication system with a high number of users, the Dinkelbach method is inefficient in terms of full convergence. Another proposed strategy for solving the problem of maximizing energy efficiency combines the augmented Lagrangian with evolutionary heuristic methods, namely optimization by particle swarm, as well as the hybridization of the particle swarming technique with the gravitational search algorithm, also combined with the Quasi-Newton method. The structure of the augmented Lagrangian optimization allows a better adjustment to the problem while providing, more information about the solution. For the problem of the energy-spectral efficiencies tradeoff, namely resource efficiency, two multiobjective optimization techniques were used, the weight sum method and the Є-restricted method, both associated with the augmented Lagrangian method, which was employed in solving the generated subproblems. As a result, the quality of the solution towards the Pareto limit was checked.
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