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L'augmentation continue du trafic dans les réseaux convergents a fait naître le besoin d'améliorer l'allocation de la bande passante. Les réseaux MPLS se sont révélés efficaces, mais doivent encore être optimisés. Ce travail est le résultat de ma thèse de maîtrise en réseaux de données réalisée à l'université nationale de La Plata (Argentine). Il présente une taxonomie de stratégies heuristiques et métaheuristiques pour distribuer efficacement le trafic, en minimisant les coûts et en respectant les contraintes de capacité et de demande. Cinq algorithmes bio-inspirés ont été développés sur la base des comportements d'essaimage, tels que les volées d'oiseaux, les colonies de fourmis et les chiroptères. Ces algorithmes ont été appliqués à des réseaux de test de différentes tailles afin d'évaluer leur efficacité et de déterminer les paramètres optimaux. Les résultats obtenus sont prometteurs et offrent de nouvelles perspectives pour relever les défis de l'ingénierie du trafic dans les réseaux MPLS. En résumé, les travaux portent sur l'optimisation de la distribution du trafic dans les réseaux MPLS à l'aide d'approches bio-inspirées dans des environnements fortement interconnectés.
About the author
Javier Alejandro Carletto. Ingénieur en électricité et électronique (UNSL 2004). Master en réseaux de données (UNLP, 2022). Chercheur enseignant. Professeur adjoint efficace avec des fonctions dans le domaine informatique du Département des sciences fondamentales de la Faculté d'ingénierie et des sciences agricoles de l'Université nationale de San Luis.
