Avaliação de Agentes de Aprendizagem Profunda em Problemas de Roteamento e Alocação Espectral em Redes Ópticas Elásticas Multibandas

Paulo César Oliveira Brito, Thiago César Ferreira Bezerra Carvalho, Noêmia Cíntia Sales Santos Silva, Ana Júlia Fernandes de Brito Ameno, Helder A. Pereira

DOI: 10.14209/sbrt.2023.1570923712

Evento: XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2023)

Keywords: Agente Aprendizagem Profunda por Reforço Otimização Rede Óptica Multibanda

Abstract

Este trabalho apresenta uma avaliação de agentes de aprendizagem profunda, utilizados em problemas de roteamento e alocação espectral em redes ópticas elásticas multibandas. A metodologia implementada avalia o estado da arte, por meio da variação de hiperparâmetros, dos agentes utilizados e da realização de novos treinamentos. Os resultados obtidos mostram que podem ser obtidos ganhos de performance nos agentes utilizados, obtendo-se melhores resultados em termos de probabilidade de bloqueio de chamadas, aproximadamente 9%, e média final de recompensa, aproximadamente 44,58, ambos valores superiores aos encontrados em treinamentos realizados na literatura.

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