V16n34a04

1. 43Arquitectura de almacenamiento masivo de datos en la infraestructura Grid usando el Middlewareglite IVÁN FERNANDO GÓMEZ PEDRAZA / CARLOS ALBERTO VARELA GARZÓN / HENRY ARGUELLO FUENTES / JUAN CARLOS ESCOBAR RAMÍREZ investigación Palabras clave: algoritmos genéticos, diseño, DWDM, enlace, optimización, red. Key words: genetic algorithms, design, DWDM, link, optimization, net. Tecnura Vol. 16 No. 34 pp. 43 - 55 octubre-diciembre de 2012 Estudio, caracterización y optimización GHO GLVHxR GH UHGHV ':'0 Characterization and optimization of DWDM network design ILBER ADONAYT RUGE RUGE Ingeniero electrónico, magíster en Ingeniería de Control Industrial. Docente de la Universidad de Cundinamarca. Fusagasugá, Colombia. Contacto: iruge@mail.unicundi.edu.co HUMBERTO NUMPAQUE LÓPEZ Ingeniero electrónico, magíster en Ingeniería de Control Industrial. Docente de la Universidad de Cundinamarca. Fusagasugá, Colombia. Contacto: ihnump@gmail.com YELIDZA NAYIVE MEDINA MOYANO Ingeniera electrónica, candidata a especialista en Seguridad Informática. Univer- sidad de Cundinamarca. Fusagasugá, Colombia. Contacto: niyimedina@gmail.com INGRID CAROLINA ORTIZ ÁLVAREZ Ingeniera electrónica, candidata a especialista en Seguridad Informática. Univer- sidad de Cundinamarca. Fusagasugá, Colombia. Contacto: caroortiz0627@hotmail.com Fecha de recepción: 21 de noviembre de 2011 Clasificación del artículo: Investigación Fecha de aceptación: 28 de agosto de 2012 Financiamiento: Universidad de Cundinamarca

2. investigación Tecnura Vol. 16 No. 34 octubre-diciembre de 201244 RESUMEN Este proyecto describe el diseño de una red DWDM aplicando la técnica de optimización de algoritmos genéticos, cuyo objetivo principal es GHWHUPLQDU OD PtQLPD FDQWLGDG GH DPSOL¿FDGRUHV ópticos necesarios para operar una red y la ubi- cación exacta de ellos en cada enlace de la red. Se RSWLPL]D HO Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV ySWLFRV GH- bido a que estos componentes son los más costosos y sus precios varían entre el rango de 20.000 D HXURV GHSHQGLHQGR GH VX SRWHQFLD ABSTRACT This project describes the DWDM network design using genetic-algorithm optimization techniques. The main purpose is to determine the minimum DPRXQW RI RSWLFDO DPSOL¿HUV QHHGHG WR RSHUDWH D network as well as the exact location of each net- ZRUN OLQN 7KH QXPEHU RI RSWLFDO DPSOL¿HUV LV optimized since these components are extremely FRVWO WKHLU SULFHV YDU LQ WKH UDQJH RI WR HXURV GHSHQGLQJ RQ WKHLU SRZHU 1. INTRODUCCIÓN DWDM es una técnica para insertar información GH GLIHUHQWHV HVWDFLRQHV GH WUDEDMR D XQD ¿EUD óptica. Generalmente, esta técnica es empleada para diseñar redes ópticas de área local, metro- SROLWDQD DPSOLD /$1 0$1 :$1

3. SHUPL- tiendo tener un ancho de banda de aproximada- PHQWH 7+] HQ OD EDQGD GH D QP estas redes soportan aplicaciones de video, voz y datos con velocidades de transmisión de 7ELWVV WDVDV GH HUURU GH ELW %(5

4. GHO RUGHQ de con respecto a los sistemas de comunicacio- nes convencionales [1]. El diseño de redes ópticas se basa en presupuestos de potencia de cada enlace que conforman la red, en estos presupuestos se consideran las pér- GLGDV SRU HIHFWR GH DWHQXDFLyQ HQ OD ¿EUD ySWLFD ORV GLIHUHQWHV GLVSRVLWLYRV FRPR ¿EUDV ySWL- FDV WUDQVPLVRUHV ySWLFRV ODVHU OHG

5. UHFHSWRUHV ySWLFRV 3,1 $3'

6. DFRSODGRUHV ySWLFRV WLSR HVWUHOOD SDVLYRV DPSOL¿FDGRUHV ySWLFRV ¿OWURV ópticos, multiplexores y demultiplexores ópti- cos, además de las limitaciones en potencia de cada uno de ellos [2]. Para reducir el efecto de atenuación de la señal, conforme esta se propaga HQ OD UHG VH HPSOHD DPSOL¿FDFLyQ GH QDWXUDOH]D HOpFWULFD R ySWLFD VLQ HPEDUJR OD DPSOL¿FDFLyQ eléctrica hace que el sistema pierda velocidad de transmisión ya que es necesario convertir la se- ñal de naturaleza óptica a eléctrica, para poderla DPSOL¿FDU SRVWHULRUPHQWH OOHYDUOD DO GRPLQLR óptico. Para evitar esta problemática se han de- VDUUROODGR DPSOL¿FDGRUHV ySWLFRV WLSR 5$0- MAN, EDFA y SOA, la desventaja de emplear estos dispositivos es que, comercialmente, son costosos, de esta manera el diseño de redes ópti- FDV VH FRQYLHUWH HQ XQ SUREOHPD GHVD¿DQWH GHEL- do a que se debe garantizar determinado nivel de potencia en cada uno de los enlaces, empleando OD PtQLPD FDQWLGDG GH DPSOL¿FDGRUHV ySWLFRV de esta forma se asegura que la señal llegará a cada uno de los receptores con los niveles míni- mos de potencia para que estos la puedan detec- WDU FRKHUHQWHPHQWH @ Este articulo muestra la metodología de diseño de redes de área metropolitana empleando la téc- nica DWDM y optimizando el número de ampli- ¿FDGRUHV ySWLFRV UHTXHULGRV HQ OD UHG PHGLDQWH el uso de algoritmos genéticos * * *

7. Estudio, caracterización y optimización del diseño de redes Dwdm ILBER ADONAYT RUGE RUGE / HUMBERTO NUMPAQUE LÓPEZ / YELIDZA NAYIVE MEDINA MOYANO / INGRID CAROLINA ORTIZ ÁLVAREZ investigación 45 2. METODOLOGÍA 2.1 Diseño de una red DWDM A continuación, se presenta la metodología para el diseño de redes de área metropolitana empleando la técnica de acceso al medio DWDM, este di- seño se hace por medio de cuatro módulos que se explicarán más adelante. Para este diseño, se escogió una red que ya estu- YLHUD LPSOHPHQWDGD FRQ HO ¿Q GH REWHQHU GLVWDQ- cias reales y un trayecto ya establecido, por esto se eligió el trayecto Barranquilla – Manizales que WLHQH XQD GLVWDQFLD GH .P Se escogió esta trayectoria ya que los sitios que la componen cuentan con facilidades de instalación, mantenimiento y, además, cumple con la energía VX¿FLHQWH SDUD OD DOLPHQWDFLyQ GH ORV GLVSRVLWLYRV de la red. Por consiguiente, la red DWDM que se va a diseñar utiliza una topología malla, la cual está conformada por la topología punto a punto y anillo, permitiendo de esta manera que, si algún HQODFH ¿EUD ySWLFD

8. VH URPSH R VH GDxD VH SXHGD tomar otra trayectoria para llegar a su destino sin perder información. Tendrá como objetivo mini- PL]DU HO Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV SRU PHGLR GH la técnica de optimización de algoritmos genéti- cos, además se realizará una comparación con las ecuaciones enteras lineales. (Q OD ¿JXUD VH REVHUYD OD UHG GH iUHD PHWUR- politana DWDM en donde las estrellas ópticas pasivas se representan mediante un círculo, los grupos de estaciones se representan por medio de cuadros, los enlaces de subida son las líneas rojas y los de bajada las líneas azules. Los datos que se requieren para el diseño de esta red se encuentran en la tabla 2. Este diseño [4] requiere los datos técnicos de los dispositivos utilizados en la red, los cuales son: máxima potencia del transmisor en cada una de Tabla 1. (QODFHV D XVDU HQ HO GLVHxR SURSXHVWR /RFDOL]DFLyQ JHRJUi¿FD Distancia (Km) Barranquilla – Carmen de Bolívar 151,2 DUPHQ GH %ROtYDU ± 6LQFHOHMR 61,6 6LQFHOHMR ± 3ODQHWD 5LFD 112,1 3ODQHWD 5LFD ± DXFDFLD 67,2 Caucacia – Yarumal 138,1 DUXPDO ± ,WDJt 109 ,WDJt ± DUDPDQWD 74,4 DUDPDQWD ± 0DQL]DOHV 111,4 TOTAL 825 Fuente: elaboración propia Figura 1. 5HG GH iUHD PHWURSROLWDQD ':'0 Fuente: elaboración propia

9. investigación Tecnura Vol. 16 No. 34 octubre-diciembre de 201246 las estaciones, Pmax G% PtQLPD SRWHQFLD D OD entrada del receptor en cada una de las estaciones para que la señal sea detectada, Psen G%P FRQVWDQWH GH DWHQXDFLyQ HQ OD ¿EUD Į G% .P SRWHQFLD PtQLPD GH VHxDO D OD HQWUDGD GHO DPSOL¿FDGRU 3sen G%P SRWHQFLD GH VDOLGD GHO DPSOL¿FDGRU 3max G% PDUJHQ GH GLVHxR 0' G% ORQJLWXG GHO HQODFH 7DPELpQ VH UH- quieren de los datos del diseño que son: número GH HVWUHOOD SDVLYDV ySWLFDV HQ OD UHG 0 Q~PHUR GH HVWDFLRQHV GH DFFHVR HQ OD UHG 1 Q~PHUR GH HQODFHV HQ OD UHG LQFOXHQGR HQODFHV GH DFFH- VR HQODFHV HQWUH ODV HVWUHOODV

10. / Para el diseño de esta red, se parte de cuatro mó- dulos los cuales se explicaran a continuación: el primer modulo es la prueba de viabilidad, que determina si la red es viable para optimizar el núme- UR GH DPSOL¿FDGRUHV HQ OD UHG VX XELFDFLyQ HQ HVWD 3DUD HVWR XWLOL]D OD HFXDFLyQ

11. ܲ௦௘௡ ൑ ܲ௠௔௫ െ ͳͲŽ‘‰ሺ‫ܦ‬௜ െ ͳሻ െ ͳͲ Ž‘‰൫O௝൯ ൑ ͵ െ ͳͲ Ž‘‰ሺͳ͸ െ ͳሻ െ ͳͲŽ‘‰ሺ͸ͷሻ ൑ െʹ͸ǡͺͻ݀‫݉ܤ‬

12. Para esta ecuación y las demás que se encuentran en cada uno de los módulos se utilizan los datos que se encuentran en la tabla 2, en este caso son: la estrella que tiene el mayor grado de la estrella y la mayor cantidad de longitudes de onda que entran a la estrella. En este caso la red es viable, ya que el valor de Pmax es menor a Psen . El segundo módulo es la generación de restricciones para los enlaces, éste tiene como restricciones los enlaces agregados que tienen cada estrella hacia los grupos de estaciones y viceversa. También se encuentran las restricciones para los enlaces y para las estrellas. A continuación se mostrará el enlace entre estrellas. Para el enlace uno, ecuacio- QHV

13. Tabla 2. 'DWRV GH ODV FDUDFWHUtVWLFDV GH OD 5HG ':'0 Número de enlaces De qué estrella viene y a cuál se dirige Distancias entre estrellas (Km) Número de longitudes de onda Di grado de la estrella Número de longitudes máximas que entran a cada estrella 1 1-2 151,2 15 16 55 2 2-1 151,2 55 12 45 3 2-3 61,6 25 12 35 4 3-2 61,6 45 12 35 5 3-4 112,1 35 7 45 6 4-3 112,1 35 7 50 7 4-5 67,2 45 7 55 8 5-4 67,2 25 7 60 9 5-6 138,1 50 6 65 10 6-5 138,1 20 11 6-7 109 55 12 7-6 109 15 13 7-8 74,4 60 14 8-7 74,4 10 15 8-9 111,4 65 16 9-8 111,4 5 Fuente: elaboración propia

14. Estudio, caracterización y optimización del diseño de redes Dwdm ILBER ADONAYT RUGE RUGE / HUMBERTO NUMPAQUE LÓPEZ / YELIDZA NAYIVE MEDINA MOYANO / INGRID CAROLINA ORTIZ ÁLVAREZ investigación 47 ܲଵ ൌ ܲଶെ‫כן‬ ‫ܮ‬ଵ െ ͳͲ Ž‘‰ሺ‫ܦ‬ଵ െ ͳሻ ൅ ܵ‫ܩ‬ଵ

15. ܲଵ ൌ ܲଶ െ Ͳǡʹͷ ‫כ‬ ͳͷͳǡʹ‫݉ܭ‬ െ ͳͲ Ž‘‰ሺͳ͸ െ ͳሻ ൅ ܵ‫ܩ‬ଵ

16. ܲଵ ൌ ܲଶ െ Ͷͻǡͷ͸ ൅ ܵ‫ܩ‬ଵ

17. Como se desea compensar las pérdidas en el enla- FH XQR XWLOL]DQGR HO PHQRU Q~PHUR GH DPSOL¿FD- GRUHV HFXDFLyQ

18. VH UHTXLHUH TXH ݃௠௔௫భ ‫כ‬ ሺ݊ଵ െ ͳሻ ൏ ܵ‫ܩ‬ଵ ൑ ݃௠௔௫భ ‫כ‬ ݊ଵ

19. 'RQGH HFXDFLRQHV

20. ݃௠௔௫భ ൌ ȁܲ௦௘௡ȁ െ ͳͲ Ž‘‰ሺȁOଵȁሻ

21. ݃௠௔௫భ ൌ ͵ʹ െ ͳͲ Ž‘‰ሺͳͷሻ

22. ݃௠௔௫భ ൌ ʹͲǡʹͶ

23. 5HHPSOD]DQGR OD HFXDFLyQ

24. HQ HFXDFLyQ

25. VH REWLHQH OD HFXDFLyQ

26. ʹͲǡʹͶ ‫כ‬ ሺ݊ଵ െ ͳሻ ൏ ܵ‫ܩ‬ଵ ൑ ʹͲǡʹͶ ‫כ‬ ݊ଵ

27. Procediendo de manera similar para los demás enlaces de la red. Asimismo, para un enlace de un grupo de estación a una estrella, tendiendo HQ FXHQWD TXH OD JDQDQFLD GHO DPSOL¿FDGRU HV GH 19,72dB, como se muestra a continuación en las HFXDFLRQHV

28. ܲ௝ ൑ ܲ௠௔௫െ‫כן‬ ‫ܮ‬௝ െ ͳͲ Ž‘‰൫‫ܦ‬௝ െ ͳ൯ ൅ ݃௠௔௫ೕ ‫כ‬ ݊௟

29. ܲଵ ൑ ͵ െ Ͳǡʹͷ ‫כ‬ ͳ െ ͳͲ Ž‘‰ሺͳ͸ െ ͳሻ ൅ ͳͻǡ͹ʹ ‫כ‬ ݊ଵ଻

30. ܲଵ ൑ ͵ െ ͳͳǡͷͳ ൅ ͳͻǡ͹ʹ ‫כ‬ ݊ଵ଻

31. Se procede de manera similar para los demás grupos de estaciones hacia las estrellas. Además, para los enlaces entre una estrella y un grupo de HVWDFLRQHV VH WLHQH ODV HFXDFLRQHV

32. TXH ܲଵ ൒ ܲ௦௘௡൅‫כן‬ ‫ܮ‬ଵ െ ሺܲ௦௘௡ െ ͳͲ Ž‘‰ሺ‫ܦ‬௜௠௔௫ െ ͳሻሻ ‫כ‬ ݊௟

33. ܲଵ ൒ െ͵ʹ ൅ Ͳǡʹͷ ‫כ‬ ͳ െ ሺ͵ʹ െ ͳͲ Ž‘‰ሺ͹Ͳ െ ͳሻሻ ‫כ‬ ݊ଵ଼

34. ܲଵ ൒ െ͵ʹ ൅ ͳ͵ǡͺ͸݊ଵ଼

35. Luego, se tienen las restricciones de las estrellas, se requiere que la potencia en la salida de cada estrella en cada longitud de onda sea al menos igual a Psen FRPR HQ ODV HFXDFLRQHV

36. ܲଵ ൑ ܲ௠௔௫ െ ͳͲ Ž‘‰ሺ‫ܦ‬ଵ െ ͳሻ െ ͳͲ Ž‘‰ሺȁO௟௠௔௫ଶȁሻ

37. ܲଵ ൑ ͵ െ ͳͲ Ž‘‰ሺͳ͸ െ ͳሻ െ ͳͲ Ž‘‰ሺͷͷሻ

38. ܲଵ ൑ ͵ െ ʹͻǡͳ͸ ൑ െʹ͸ǡͳ͸

39. De manera similar se hace para las demás estrellas que tiene la red. El tercer módulo y el cuarto es calcular el núme- UR GH DPSOL¿FDGRUHV OD XELFDFLyQ H[DFWD GH ORV mismos, para esto se realizó un programa en Mat- ODE PRVWUDQGR HO FyGLJR HQ XQ GLDJUDPD GH ÀX- MR HQ OD ¿JXUD TXH DO LQJUHVDUOH ORV SULQFLSDOHV datos de la red, que se encuentran en la tabla 2, éste genera como resultado el número de ampli- ¿FDGRUHV TXH GHEHQ KDEHU HQ FDGD HQODFH GH OD red, incluyendo los del grupo de estaciones, las potencias de cada estrella, la ganancia total del HQODFH OD JDQDQFLD GH ORV DPSOL¿FDGRUHV FRQ ODV distancias en donde deben estar ubicados y el nú- PHUR WRWDO GH DPSOL¿FDGRUHV TXH VH HQFXHQWUDQ HQ la red, de esta manera se obtienen los siguientes datos: P1 G%P 32 G%P P G%P 34 =-22.85dBm P5 G%P 3 G%P P7 G%P 38 G%P P9 G%P Q Q Q Q Q Q Q Q Q

40. investigación Tecnura Vol. 16 No. 34 octubre-diciembre de 201248 Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q SG1 G% 6*2 'E SG G% 6*4 = 24.72 dB SG5 G% 6* G% SG7 G% 6*8 G% SG9 = 41.85 dB SG10 G% SG11 G% 6*12 G% SG G% 6*14 G% SG15 G% 6* G% Dentro del proceso de la prueba de viabilidad se ingresan algunos parámetros técnicos de la red, como son: el mayor grado de la estrella en la red, la mayor cantidad de longitudes de onda en la UHG OD SRWHQFLD Pi[LPD GHO DPSOL¿FDGRU G%P

41. HO QLYHO GH VHQVLELOLGDG GHO DPSOL¿FDGRU G%P

42. HO YDORU GH OD DWHQXDFLyQ GH OD ¿EUD ySWLFD G% .P

43. FRQ HO ¿Q GH VHU HYDOXDGRV SRU OD HFXDFLyQ que se encuentra en el primer modulo, para poder determinar si la red es viable o no. En caso de que la red no sea viable, es necesario cambiar los parámetros para que sean nuevamente eva- luados. Para los enlaces entre estrellas se requiere de los siguientes parámetros, que son necesarios para evaluar el valor de las potencias, estos son: el número de enlaces que tiene la red, la longitud de onda que lleva el enlace, la distancia que hay entre cada una de las estrellas y el número de las estrellas en las que se encuentra el enlace. Además, en la cantidad de estrellas en la red se ingresa el número de estrellas que se encuentran en la red, el grado de cada una de las estrellas, la cantidad máxima de longitudes que entran a la estrella, y se realiza la pregunta en referencia a si, en esa estrella, se encuentran grupos de esta- FLRQHV VL ORV KD VH LQJUHVDQ FXiQWDV HVWDFLRQHV KD OD GLVWDQFLD HQWUH OD HVWDFLyQ OD HVWUHOOD Figura 2. 'LDJUDPD GH ÀXMR GHO FyGLJR GH ODV HFXDFLR- nes enteras lineales. Fuente: elaboración propia

44. Estudio, caracterización y optimización del diseño de redes Dwdm ILBER ADONAYT RUGE RUGE / HUMBERTO NUMPAQUE LÓPEZ / YELIDZA NAYIVE MEDINA MOYANO / INGRID CAROLINA ORTIZ ÁLVAREZ investigación 49 si por el contrario, no hay grupo de estaciones, VH VLJXH D OD VLJXLHQWH HVWUHOOD KDVWD ¿QDOL]DU HVWH proceso. Después, internamente en el programa, se evalúan los valores de las potencia que tiene cada una de las estrellas, la ganancia máxima de ORV DPSOL¿FDGRUHV OD JDQDQFLD WRWDO UHTXHULGD para cada uno de los enlaces, el número de am- SOL¿FDGRUHV HQ FDGD HQODFH OD XELFDFLyQ GH estos. 2.2 Diseño del algoritmo genético El algoritmo genético es una herramienta ma- temática que se utiliza para resolver problemas asociados a la optimización y a la búsqueda de soluciones óptimas [5]. El propósito de éste es poder hallar el mínimo o máximo de una función objetivo, que para este caso es hallar el mínimo Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV HQ OD UHG En los algoritmos genéticos se parte de un conjun- to de posibles soluciones para un problema dado, al que se le denomina población, y a cada una de las posibles soluciones se les llama individuos @ @ 3RU PHGLR GH XQD VHULH GH RSHUDGRUHV llamados operadores genéticos, como: selección, cruce y mutación, que se utilizan para hacer evo- lucionar a los individuos de tal forma que vayan sobreviviendo los mejores. RPR VH REVHUYD HQ OD ¿JXUD HO $* SULPHUR crea una población inicial, dependiendo de estos YDORUHV VH KDOODUi HO Q~PHUR GH ORV DPSOL¿FDGR- res en cada enlace y, por consiguiente, la sumato- ULD GH HVWR SDUD REWHQHU HO WRWDO GH DPSOL¿FDGRUHV en la red. Es importante tener claro que, para realizar la creación de esta población, es necesario que el algoritmo tenga el rango de búsqueda de cada una de las variables que, en este caso, serán las potencias de cada estrella, es decir, las nueve potencias 3 3 3 3 3 3 3 3 3

45. HVWH UDQJR se toma de acuerdo a los valores de las potencias GH HQWUDGD D ORV DPSOL¿FDGRUHV Después de crear la población inicial, cada potencia tiene valores aleatorios, donde son eva- luados por medio de la función objetivo que se obtuvo del despeje de ecuaciones, en donde se realizan las restricciones de los enlaces entre estrellas, grupos de estaciones a las estrellas y viceversa. Gracias a esto, se obtiene un valor GHO Q~PHUR WRWDO GH DPSOL¿FDGRUHV HQ OD UHG HQ donde se realiza la evaluación de desempeño, es decir, al menor valor se le da cierta probabili- dad de que sobreviva a la siguiente generación, es decir, que sean posiblemente seleccionados Figura 3. 'LDJUDPD GH ÀXMR GHO DOJRULWPR JHQpWLFR Fuente: elaboración propia

46. investigación Tecnura Vol. 16 No. 34 octubre-diciembre de 201250 para que puedan realizar el cruce entre estos individuos, el cual determina la evolución de la población, éste escoge dos genes que fueron seleccionados para ser cruzados, que consiste en conseguir una solución local sin llegar aún al resultado óptimo. Los resultados de estos individuos serán posteriormente mutados, donde se PRGL¿FD DOHDWRULDPHQWH DOJXQR GH ORV JHQHV GHO LQGLYLGXR GHVFHQGLHQWH FRQ HO ¿Q GH DXPHQWDU OD diversidad genética que favorece la aparición de individuos con un código genético distinto, con la posibilidad de que sea el mejor. Por último, se realiza la reinserción de la pobla- ción, en donde se tiene como resultado el mínimo Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV )LQDOPHQWH VH GHWHU- mina la condición de terminación del algoritmo por medio de dos situaciones: la primera es cuan- do el algoritmo realiza todas las generaciones SUHHVWDEOHFLGDV OD VHJXQGD HV FXDQGR OD IXQFLyQ ¿WQHVV ORJUH XQ YDORU GHWHUPLQDGR HO FXDO VHD OD mejor solución para el problema. Ɣ CÓDIGO DEL ALGORITMO GENÉTICO ,1,,2 '(/ $* 1,1' 1~PHUR LQGLYLGXRV SREODFLyQ 0$;*(1 1~PHUR GH JHQHUDFLRQHV 19$5 1~PHUR GH YDULDEOHV 35(, 3UHFLVLyQ ELQDULD )LHOG' UHS35(,@19$5@

47. @ @ @ @ @ @ @ @ @ UHS @ 19$5@

48. @ 3REODFLyQ ,QLFLDO KURP FUWES1,1'19$5 35(,

49. 0HMRU GH OD SREODFLyQ DFWXDO %HVW @ JHQ RQWDGRU GH JHQHUDFLRQHV (YDOXDFLyQ GH OD IXQFLyQ REMHWLYR SREUHG EVUYKURP)LHOG'

50. 1@ VL]HSREUHG

51. 93 SREUHG

52. 93 SREUHG

53. 93 SREUHG

54. 93 SREUHG

55. 93 SREUHG

56. 93 SREUHG

57. 93 SREUHG

58. 93 SREUHG

59. 93 SREUHG

60. IRU D 1 5HFRUUH OD SREODFLyQ JHQHUDGD SRU el AG 3 93D

61. (QYLD 3 3 93D

62. (QYLD 3 3 93D

63. (QYLD 3 3 93D

64. (QYLD 3 3 93D

65. (QYLD 3 3 93D

66. (QYLD 3 3 93D

67. (QYLD 3 3 93D

68. (QYLD 3 3 93D

69. (QYLD 3

70. Estudio, caracterización y optimización del diseño de redes Dwdm ILBER ADONAYT RUGE RUGE / HUMBERTO NUMPAQUE LÓPEZ / YELIDZA NAYIVE MEDINA MOYANO / INGRID CAROLINA ORTIZ ÁLVAREZ investigación 51 REM9D

71. REMIXQUHG3 3 3 3 3 3 3 3 3

72. end PLQLPRXEL@ PLQREM9

73. %HVW %HVW PLQLPR 93XEL

74. 93XEL

75. 93XEL

76. 93XEL

77. 93XEL

78. 93XEL

79. 93XEL

80. 93XEL

81. 93XEL

82. @ 0DWUL] TXH FRQWLHQH (O PtQLPR GH OD IXQFLyQ objetivo /RRS JHQHUDFLRQDO ZKLOH JHQ 0$;*(1 $VLJQDFLyQ GHVHPSHxR )LWQ9 UDQNLQJREM9

83. 6HOHFFLyQ GH LQGLYLGXRV 6HOK VHOHFW½VXV¾ KURP )LWQ9

84. UXFH SelCh = recombine ½[RYVS¾6HOK

85. 0XWDFLyQ 6HOK PXW6HOK

86. (YDOXDU GHVFHQGLHQWHV SREUHG EVUY6HOK )LHOG'

87. 2EM96HOD

88. REMIXQUHG3 3 3 3 3 3 3 3 3

89. PLQLPRXEL@ PLQ2EM96HO

90. %HVW %HVW PLQLPR 93XEL

91. 93XEL

92. 93XEL

93. 93XEL

94. 93XEL

95. 93XEL

96. 93XEL

97. 93XEL

98. 93XEL

99. @ 5HLQVHUWDU GHVFHQGLHQWHV a población actual KURP REM9@ UHLQVKURP 6HOK REM9 2EM96HO

100. JHQ JHQ end 5(83(5$ (/ 0(-25 9$/25 '( /$ MATRIZ BEST %HVW %HVW

101. PL@ PLQ%HVW

102. Numero_Total_de_Amplificadores_en_la_ 5(' %HVWL

103. 93 %HVWL

104. 93 %HVWL

105. 93 %HVWL

106. 93 %HVWL

107. 93 %HVWL

108. 93 %HVWL

109. 93 %HVWL

111. investigación Tecnura Vol. 16 No. 34 octubre-diciembre de 201252 93 %HVWL

112. 93 %HVWL

113. 3. RESULTADOS Tras la ejecución del algoritmo genético, se obtienen los siguientes resultados: A= 28 P1 =-22.2747 dBm P2 =-21.2470dBm P G%P 34 =-19.5547 dBm P5 G%P 3 =-22.4750 dBm P7 =-24.1090 dBm P8 G%P P9 G%P n1 = n = n5 = n = n7 = n9 = n10 = n11 = n12 = n15 n2 n4 = n8 = n = n14 = n n17 = n18 = n19 = n20 = n21 = n22 = n = n24 = n25 = n = n27 = n28 = n29 = n = n = n = n = n SG1 G% 6*2 G% SG G% 6*4 = 22.5891 dB SG5 G% 6* G% SG7 G% 6*8 = 22.5585 dB SG9 G% 6*10 = 47.2418 dB SG11 G% 6*12 G% SG G% 6*14 G% SG15 G% 6* G% Teniendo cuenta que con el algoritmo de ecuaciones enteras lineales se obtenía un número total GH DPSOL¿FDGRUHV GH HO $* SHUPLWH GLVPLQXLU HVWH YDORU HQ WUHV DPSOL¿FDGRUHV PHQRV OR TXH quiere decir que es la mejor técnica para la opti- PL]DFLyQ GHO Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV SXHV HO objetivo principal de este diseño es la disminu- FLyQ GHO Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV HQ OD UHG SRU consiguiente, se va a tener una reducción en los FRVWRV GH OD UHG WDPELpQ VH REWXYLHURQ RWURV UH- sultados como las potencias para cada una de las HVWUHOODV OD JDQDQFLD TXH WLHQHQ ORV DPSOL¿FDGR- res, la ganancia total requerida para cada uno de ORV HQODFHV HO Q~PHUR LQGLYLGXDO GH DPSOL¿FD- dores para cada enlace y la ubicación exacta para FDGD DPSOL¿FDGRU 3.1 Simulación de la red En la simulación se utilizó el software OptiSys- tem que permite la simulación de sistemas de co- PXQLFDFLRQHV SRU ¿EUD ySWLFD HQ HO QLYHO GH OD capa OSI, y además contiene una amplia librería de componentes activos y pasivos. (Q OD ¿JXUD VH PXHVWUD HO FLUFXLWR GHO HQODFH y se utiliza la topología punto a punto, se hace de esta manera porque en el simulador no se encuentra un demultiplexor bidireccional y un componente que permitan la conversión de óptico a eléc- trico. El enlace está conformado por 15 longitudes de onda las cuales van a ser transmitidas por el trasmisor WDM, éste utiliza una modulación de 15= 1R 5HWRUQR D HUR

114. 5= 5HWRUQR D HUR

115. se trabajó con NRZ porque, al compararla con la modulación RZ, se observó que ésta mejoraba la señal en el receptor.A continuación sigue el multi- plexor WDM, el cual envía las señales que recibió GHO WUDQVPLVRU SDUD OXHJR HQYLDUODV SRU OD ¿EUD GHVSXpV HVWDV VHxDOHV OOHJDQ DO DPSOL¿FDGRU HQ HVWH FDVR VH YDQ D WHQHU GRV DPSOL¿FDGRUHV (')$ cada uno con la ganancia que generó el algoritmo genético y las distancia en donde deben ser ubi- FDGRV GHVSXpV GH VHU DPSOL¿FDGDV ODV ORQJLWXGHV de onda, estas llegan al demultiplexor WDM, en donde éste las descompone y las convierte a su

116. Estudio, caracterización y optimización del diseño de redes Dwdm ILBER ADONAYT RUGE RUGE / HUMBERTO NUMPAQUE LÓPEZ / YELIDZA NAYIVE MEDINA MOYANO / INGRID CAROLINA ORTIZ ÁLVAREZ investigación 53 forma original transmitiéndolas a los fotodetecto- res PIN. Este circuito va a ser el mismo para las ecuaciones enteras lineales, la diferencia entre estos dos son las distancias que van a tener cada uno GH ORV DPSOL¿FDGRUHV ODV JDQDQFLDV SDUD FDGD uno de estos, por lo tanto, los resultados van a ser mostrados mediante diagrama de ojo y los niveles de potencias para cada uno de estos algoritmos tener los resultados, los cuales se van a mostrar mediante el diagrama de ojo y los niveles de potencia para cada uno de ellos, los cuales se mostraran en ODV ¿JXUDV (Q OD ¿JXUD OD ¿JXUD VH QRWD XQD GLIHUHQ- cia en el nivel de potencia en las salidas de los receptores, ya que los parámetros de estos dos algoritmos tienen diferentes distancias en donde VH XELFDQ ORV DPSOL¿FDGRUHV DGHPiV GH ODV JD- nancias de cada uno de ellos, es por esto que al comparar estos dos algoritmos se puede observar que el algoritmo genético, además de optimizar el Q~PHUR GH DPSOL¿FDGRUHV SHUPLWH PHMRUDU HO QL- vel de atenuación, ya que es menor al resultado de la simulación con las ecuaciones enteras lineales. Además, se observa que el diagrama de ojo, para OD ¿JXUD VX DEHUWXUD WLHQH XQ DQFKR GH un alto de 0,71 con un valor mínimo de BER de -4 , en donde se puede determinar que la señal de salida sufre una atenuación y tiene inter- IHUHQFLD HQWUH VtPERORV VLJQL¿FDWLYD HVWR VH GHEH a que el valor de BER no es igual al ideal el cual esta dentro de un rango de 10-7 a 10-12 . Por consi- JXLHQWH HQ OD ¿JXUD VH REVHUYD TXH HO GLDJUDPD de ojo para éste tiene un valor mínimo de VER, HO FXDO HV GH -4 y un ancho de 0.89 con un alto de 0.81, al comparar con el diagrama de ojo GH OD ¿JXUD VH SXHGH QRWDU TXH HO %(5 HV PHQRU con el algoritmo genético, por lo tanto, el ojo va a tener una mayor abertura, el cual indica que va atener una menor atenuación y la señal va hacer detectada por el receptor coherentemente. Figura 4. Circuito del enlace 1. Fuente: elaboración propia

117. investigación Tecnura Vol. 16 No. 34 octubre-diciembre de 201254 Figura 5. 'LDJUDPD GH RMR GHO (QODFH FRQ ODV HFXDFLRQHV HQWHUDV OLQHDOHV HQ ODV VDOLGDV Fuente: elaboración propia Figura 6. 'LDJUDPD GH RMR GHO (QODFH FRQ HO $OJRULWPR *HQpWLFR HQ ODV VDOLGDV Fuente: elaboración propia

118. Evaluación del tiempo de recuperación de fallas para Lsp L1vpn sobre redes Gmpls OCTAVIO SALCEDO / DANILO LÓPEZ / LUIS F. PEDRAZA investigación 55 4. CONCLUSIONES Las redes ópticas tienen una desventaja en cuanto a sus componentes, los cuales comercialmente VRQ PX FRVWRVRV HVSHFt¿FDPHQWH ORV DPSOL¿FD- dores ópticos, cuyo valor oscila entre 20.000 a HXURV HVWR LQGLFD TXH VL VH SRQH PiV GH XQ DPSOL¿FDGRU HQ OD UHG LQFUHPHQWDUtD ORV FRV- tos de esta. Para evitar esto se buscó una técnica de optimización la cual minimizara el número GH DPSOL¿FDGRUHV UHTXHULGRV SRU OD UHG 'H HVWD manera, se utilizaron dos algoritmos que se tra- bajaron en Matlab, el primer algoritmo se realizó por medio de las ecuaciones enteras lineales, el FXDO GLR FRPR UHVXOWDGR DPSOL¿FDGRUHV 0LHQ- tras que el algoritmo genético dio como resultado DPSOL¿FDGRUHV HQ OD UHG OR TXH TXLHUH GHFLU que con los algoritmos genéticos se obtuvo una GLVPLQXFLyQ GHO HQ HO Q~PHUR GH DPSOL¿FD- dores que se van a requerir en la red. Teniendo en cuenta la información adquirida sobre algoritmos genéticos y por pruebas realizadas, se puede decir que entre más grande sea la po- blación inicial y más generaciones se encuentren en este, es posible obtener un mejor resultado en el desempeño de los individuos, aproximándolos a una mejor evaluación en la función de aptitud, debido a que esta escoge los mejores resultados entre los individuos, haciendo que sobrevivan a la siguiente generación. Por medio del software OptiSystem, se realizaron las simulaciones de cada uno de los enlaces, se utilizó la topología punto a punto ya que en el simulador no hay un componente que permita convertir la señal óptica a eléctrica o viceversa. Al evaluar cada uno de estos enlaces se obtuvo como resultado el nivel de potencia en los receptores y el diagrama de ojo. Por medio de éste, se pudo evaluar cada enlace, permitiendo observar SRU PHGLR JUi¿FR ODV DWHQXDFLRQHV OD LQWHUIHU- encia entre símbolos que se encuentran en la señal de salida en los receptores, para determinar si éste tenía la capacidad de detectar la señal transmitida o si, por el contrario, no tendría la capacidad de discriminar nada, en este caso la tasa de errores en la transmisión seria elevadísima. [1] B. Ramamurthy, Design of optical WDM networks LAN MAN and WAM architec- tures 8QLWHG 6WDWHV RI $PHULFD .OXZHU Academic Publishers,,2001. [2] M. Borellas, Optical Component for WDM Light Wave Networks, Qluwer Academic Publishers, 2001. @ 3 5DPRV Redes ópticas DWDM (Dense Wavelength Division Multiplexing), [en linea]. Disponible: http://www.radioptica. com/Fibra/dwdm.asp @ $ .HVHU Optical Fiber Comunication, McGraw Hill, 2000. [5] D.Goldberg, Genetic Algorithms in search, optimization, and machine learning, Ed Addison-Wesley, 2000. @ , 5XJH ³'LVHxR GH XQ UHJXODGRU DGDSWDEOH basado en algoritmos genéticos”, Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 9RO 1R SS [7] I. Ruge, y M. Alvis, “Aplicación de los algoritmos genéticos para el diseño de un controlador PID adaptativo”, Revista Tecnura Universidad Distrital Francisco José de Caldas 9RO SS REFERENCIAS Tecnura Vol. 16 No. 34 pp. 43 - 55 octubre – diciembre 2012

V16n34a04

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a V16n34a04

Similar a V16n34a04 (20)

Último

Último (20)

V16n34a04