Aplicação das redes de Hopfield no encaminhamento em redes de dados

Abstract

Esta tese estuda a possibilidade de se utilizarem Redes Neuronais, mais concretamente, Redes de Hopfield, no encaminhamento em redes de dados com Qualidade de Serviço. Para isso, é inicialmente abordado um conjunto de problemas que se colocam, quando o encaminhamento deve satisfazer requisitos de Qualidade de Serviço. Um destes problemas é a dificuldade em manter tabelas de encaminhamento previamente calculadas nos encaminhadores, como acontece nas redes de dados tradicionais. Desta situação advém a necessidade de encontrar um método que seja mais rápido que o algoritmo de Dijkstra (que permite encontrar o óptimo) e que obtenha resultados tão próximos do resultado óptimo quanto possível. As Redes Neuronais e, dentro destas, as Redes de Hopfield, são estudadas para o efeito. Em particular, nesta tese, tentamos determinar em que medida é que as Redes de Hopfield se configuram como uma alternativa ao algoritmo de caminho mais curto de Dijkstra. Para esse efeito são avaliadas, recorrendo a simulação, por um lado, a qualidade das soluç ões obtidas, face aos resultados óptimos de Dijkstra e, por outro, o tempo que as Redes de Hopfield necessitam para convergir para uma solução válida. A tese propõe uma solução baseada em Redes de Hopfield que, tanto quanto sabemos, é original. Nesta solução, em vez de uma única camada de neurónios, como é tradicional, são usadas duas camadas. Esta solução vai ser comparada com outras duas Redes de Hopfield bem conhecidas. A comparação é efectuada num simulador de redes de dados, tendo sido, para isso, necessário construir uma arquitectura com garantias de Qualidade de Serviço. Esta arquitectura também é apresentada nesta tese.