O aumento cont nuo do tr fego nas redes convergentes gerou a necessidade de uma melhor afeta o da largura de banda. As redes MPLS demonstraram ser eficazes, mas ainda requerem otimiza o. Este trabalho o resultado da minha tese de mestrado em Redes de Dados, realizada na Universidade Nacional de La Plata (Argentina). Apresenta uma taxonomia de estrat gias heur sticas e metaheur sticas para distribuir o tr fego de forma eficiente, minimizando os custos e cumprindo as restri es de capacidade e procura. Foram desenvolvidos cinco algoritmos bio-inspirados baseados em comportamentos de enxamea o, tais como bandos de aves, col nias de formigas e quir pteros. Estes algoritmos foram aplicados a redes de teste de diferentes dimens es para avaliar a sua efic cia e determinar os par metros ptimos. Os resultados obtidos s o promissores e oferecem novas perspectivas para enfrentar os desafios da engenharia de tr fego em redes MPLS. Em resumo, o trabalho centra-se na otimiza o da distribui o do tr fego em redes MPLS utilizando abordagens bio-inspiradas em ambientes altamente interligados.
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