Path: Top > Member > mudjiono@cyberlib.itb.ac.id

RUTE ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK PADA NETWORK TELEKOMUNIKASI

Master Theses from #PUBLISHER# / 2006-02-15 13:51:58
Oleh : Sinung Wibowo, S2 - Electrical Engineering
Dibuat : 2001-03-00, dengan 1 file

Keyword :

Menggunakan Algoritma Genetik, Network Telekomunikasi


Nomor Panggil (DDC) : T 621.282 1 WIB
Sumber pengambilan dokumen : 20052584

Abstrak:


Tesis ini melaporkan penelitian tentang pembuatan tabel rute yang adaptif menggunakan algoritma genetik pada network telekomunikasi. Rute yang adaptif diperlukan untuk menangani beban trafik dan kondisi network yang dinamis, termasuk yang tidak diperkirakan sebelumnya. Suatu model network 12 Sentral Transit Nasional yang sating dihubungkan oleh 411 trunk group dipilih sebagai objek penelitian. Rancangan rute adaptif dibuat berdasar data trafik bulk setiap 5 menit yang diterima oleh Network Traffic Management.



Algoritma genetik telah banyak digunakan dalam penyelesaian masalah optimasi, termasuk pembuatan tabel rute network telekomunikasi dengan call-by-call basis. Kromosom dalam populasi genetik menyatakan nomor-nomor trunk group pembentuk tabel rute pada model network. Kromosom-kromosom dalam populasi algoritma genetik dikenakan operasi genetik (seleksi, rekombinasi, mutasi, regenerasi) untuk memperoleh kromosom barn dengan fitness yang lebih baik. Urutan nomor-nomor trunk group dalam kromosom menyatakan urutan pemilihan trunk group untuk melewatkan trafik dari suatu sentral asal menuju ke sentral tujuan tertentu. Melalui serangkaian uji cobs, dipilih parameter laju rekombinasi sebesar 0.9, laju mutasi sebesar 0.1 dan besar populasi 10 dengan regenerasi 14 sebagai parameter yang sesuai untuk menyelesaikan masalah ini.



Efektivitas rute adaptif diukur dengan network loss. Simulasi dilakukan dengan beban trafik per 5 menit selama 7 hari yang terjadi pada model network. Penerapan rute adaptif menghasilkan network loss sebesar 0.919%, lebih balk dibandingkan dengan network loss sebesar 5.975% pada penerapan rute statis. Pengujian dengan menambah beban trafik menunjukkan bahwa kecilnya network loss dapat dipertahankan dengan rute adaptif walaupun trafiknya meningkat hingga 117.59%.

Deskripsi Alternatif :

Abstract:



This thesis presents the result of a research on adaptive network routing table development employing genetic algorithm operators for telecommunications networks. The adaptive network routing is


needed to handle unpredictable network load and network reliability. A network with 12 national switching centers (Sentral Transit Nasional) that are inter-connected by 411 trunk groups has been selected as network model in this research. The adaptive routing algorithm was designed based on bulk network traffic data that was gathered every 5 minutes by a Network Traffic Management Center .



Genetic algorithms have been used to solve many optimization problems, including to make network routing table on call-by-call basis. Genetic operators (selection, crossover, mutation, regeneration) applied to a population in order to produce new chromosomes with better fitness. Chromosome in the population represents trunk group's sequence numbers of network routing table in the model network. The sequence of decimal numbers represents sequence of trunk groups that are selected to bring the traffic load from a source switch to a destination switch. Empirically, 0.9 cross over rate, 0.1 mutation rate and 10 individuals are selected as genetic algorithms parameters to solve adaptive routing problem .



The effectiveness of the routing algorithm was measured from the viewpoints of overall network loss. In the simulation, the model network was loaded every 5 minutes for 7 days. With static network routing table, simulation showed 5.975% network loss, but with adaptive routing table simulation showed better network loss, 0.919%. The result of the simulation showed that the adaptive routing using genetic algorithms was able to keep the network loss low even if the traffic load was increased to 117.59%.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJBPTITBPP
OrganisasiS
Nama KontakUPT Perpustakaan ITB
AlamatJl. Ganesha 10
KotaBandung
DaerahJawa Barat
NegaraIndonesia
Telepon62-22-2509118, 2500089
Fax62-22-2500089
E-mail Administratordigilib@lib.itb.ac.id
E-mail CKOinfo@lib.itb.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • Pembingbing 1:
    Adang Suwandi,Dr

    Pembingbing 2:
    Waskita A, ST.MT.

    Pembingbing 3:
    Sugeng Wahyudi

    Scan:
    Mudjiono
    (15-02-2006)

    , Editor: mudjiono@#publisher#

File PDF...