Browsing by Author "Errico, Luciano de"

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    Análise de cobertura e capacidade da comunicação móvel para automação em minas inteligentes a céu aberto.
    (2016) Barbosa, Viviane da Silva Borges; Lima, Hernani Mota de; Garcia, Luis Guilherme Uzeda; Lima, Hernani Mota de; Garcia, Luis Guilherme Uzeda; Errico, Luciano de
    A contínua busca por maiores níveis de segurança e e ciência operacional est a impulsionando a indústria mineira em direção a automação de operações em larga-escala, isto e, as ''minas inteligentes". Nesse contexto, a conectividade sem o e simultaneamente uma das peças fundamentais para permitir a automação em minas a céu aberto e um desafio técnico para os empreendimentos. O volume crescente de funcionalidades que consomem recursos de rede e a transmissão de vídeos em tempo real alteram o tráfego de dados de poucos kilobits por segundo para megabits por segundo, exigindo que a rede sem o tenha maior capacidade para atender a nova demanda. Adicionalmente, o afastamento das frentes de lavra em minas a c eu aberto com relação a infraestrutura inicial de comunicação implica em maior cobertura ao longo da vida da mina. Neste trabalho, foram feitas análises de cobertura e capacidade da comunicação sem o em uma mina a c eu aberto ao longo de 7 anos marcados por intensas alterações topográficas, aumento de frota e mudança de tecnologia. Os resultados demonstraram que a integração entre planejamento de lavra e de rede e um desenvolvimento natural do processo de automação mineira e necessário para orientar a posição e o dimensionamento de estruturas de comunicação como torres e pontos-de acesso em todas as fases do projeto.
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    Analysis of selection and crossover methods used by genetic algorithm-based heuristic to solve the LSP allocation problem in MPLS Networks under capacity constraints
    (2008) Andrade, Alessandro Vivas; Errico, Luciano de; Aquino, André Luiz Lins de; Assis, Luciana Pereira de; Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende
    The Multiprotocol Label Switching (MPLS) is a popular routing technique for IP networks, where the core problem is to find a route (called LSP) that satisfy all the capacity constraints imposed by a specific traffic. Genetic algorithms come as a simple, appealing solution approach, but one that requires careful choices concerning initial population generation, crossover, mutation and selection. The present paper discusses the influence of different crossover and selection methods in achieving a fast and accurate convergence of the genetic algorithm, when solving the MPLS allocation problem. The experimental results, using different network topologies such as Carrier, Dora, and Mesh, have shown that uniform crossover and Stochastic Remainder Sampling selection are the most suitable combination to solve the problem.