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Lacerda Jr, J. C., Cartaxo, A. V. T. & Soares, A. C. B. (2022). Algoritmo baseado em aprendizado de máquina para alocação de núcleo em redes ópticas elásticas com multiplexação espacial. In Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022). (pp. 70-83). Fortaleza/CE: Sociedade Brasileira de Computação.
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J. C. Jr et al.,  "Algoritmo baseado em aprendizado de máquina para alocação de núcleo em redes ópticas elásticas com multiplexação espacial", in Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022), Fortaleza/CE, Sociedade Brasileira de Computação, 2022, pp. 70-83
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@inproceedings{jr2022_1732210753538,
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}
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TY  - CPAPER
TI  - Algoritmo baseado em aprendizado de máquina para alocação de núcleo em redes ópticas elásticas com multiplexação espacial
T2  - Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2022)
AU  - Lacerda Jr, J. C.
AU  - Cartaxo, A. V. T.
AU  - Soares, A. C. B.
PY  - 2022
SP  - 70-83
DO  - 10.5753/sbrc.2022.221965
CY  - Fortaleza/CE
UR  - https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/issue/view/963
AB  - Redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial (SDM-EON), usando fibras multi-núcleos (MCF), são promissoras para as futuras redes de transporte. Em MCFs, surge uma nova dimensão no problema de alocação de recursos: a alocação do núcleo. Este artigo propõe o algoritmo com aprendizado de máquina para escolha de núcleo (AMN) em SDM-EONs. Comparado com outras soluções e em cenário com baixa incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 25,35% em termos de probabilidade de bloqueio de requisição (PBR) e de ao menos 24,81% em termos de razão de dados bloqueados (RDB). Em cenário de alta incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 8,16% para PBR e de ao menos 9,28% para RDB.
ER  -