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Defensa Remota Tesis Maestría : “Optimización del ruteo en redes sobrepuestas con sistemas de decisión en base a medidas”

Viernes 4 de setiembre 14:00hs

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa remota de la tesis de maestría de Martín Randall : “Optimización del ruteo en redes sobrepuestas con sistemas de decisión en base a medidas”

Tutor : Pablo Belzarena (Universidad de la República)

Tribunal :  Federico La Rocca (Universidad de la República), Pedro Casas (Austrian Institute of Technology) y Alberto Castro (Universidad de la República)

Podrán asistir como público a la defensa, a través del mismo canal que usará el tesista y el tribunal, a través de Zoom

En esta plataforma no es necesario que se registren, si puede que les pidan para ejecutar algo a partir de vuestro navegador

Identifíquense al ingresar con su nombre y apellido real (no con un alias)

Mantengan su micrófono silenciado y su video apagado

Al finalizar las preguntas del tribunal podrán permanecer en la reunión para aguardar el fallo del tribunal (el tribunal deliberará en otra sala virtual).

https://us02web.zoom.us/j/83812937928?pwd=S1JpZUIrOU1zcDMxWkYvOExScFZNUT09.

Identificador (ID): 838 1293 7928
Contraseña: 895409

Saludos,

Pablo Belzarena

Resumen :

El tema de esta Tesis es el diseño de sistemas de decisión recurrentes en el tiempo y basados en medidas. El objetivo del tomador de decisiones es optimizar alguna función de desempeño, minimizando el costo de las mediciones y de la incertidumbre asociada al sistema. En particular, se trabaja sobre una aplicación al ruteo en redes sobrepuestas con calidad de servicio. Las redes sobrepuestas son redes virtuales compuestas por nodos pertenecientes a diferentes redes (subyacentes), conectados entre sí por enlaces virtuales. En general, la política de ruteo entre las redes subyacentes suele no ser óptima, por lo que puede convenir establecer políticas propias. En esta aplicación se busca elegir la mejor ruta en cuanto a algún parámetro de calidad de servicio. Para decidir cuál es la mejor de las rutas posibles, es necesario medir el parámetro de calidad en cuestión. Estas mediciones habitualmente tienen costos asociados, por ejemplo, la interferencia que se genera para realizar la medida en cada ruta, que impacta en el tráfico de los usuarios. Lo ideal sería no tener que medir en todos los tiempos de decisión y poder predecir cuál es la calidad de servicio en función de las medidas anteriores. Sin embargo, el “no medir” genera una incertidumbre en la calidad de servicio y es posible que se elija una ruta que diferente de la óptima en el momento de decisión, por lo que también la decisión de “no medir” tiene un costo asociado: el de la calidad perdida por no escoger la ruta óptima. El objetivo es decidir en cada tiempo de decisión cuáles rutas medir y qué camino elegir, minimizando el costo total acumulado en el tiempo. En un primer abordaje se modela el problema como un Proceso de Decisión Markoviano, se prueban algoritmos de programación dinámica y se propone una solución innovadora : la aproximación por horizonte errante. Luego se liberan las asunciones sobre modelos y se propone una formulación para la utilización de técnicas de aprendizaje supervisado, para lo que se emplean clasificadores bien conocidos como son los árboles de decisión. El método de horizonte errante alcanza resultados casi-óptimos, que permiten reducir el costo de medida manteniendo el menor tiempo de ida y vuelta posible. El algoritmo de aprendizaje supervisado logra un rendimiento comparable, con otras propiedades como robustez frente a escenarios no-markovianos y un menor tiempo de procesamiento.