Abstract

En el presente trabajo se comparan las heurísticas del tipo microbioheurísticas, utilizando un escenario con trafico dinámico bajo cargas de 10 a 180 Erlangs en la red National Science Foundation NETwork (NSFNET). Se utilizaron diversos indicadores tales como: Probabilidad de bloqueo promedio, utilización de la red promedio y la tasa de uso de la red óptica. Esta metodología permite comparar los algoritmos bajo carga desde la perspectiva general de los servicios. En la red general, hoy el tráfico óptico es de características dinámicas lo que requiere de nuevos algoritmos que se adapten a los cambios en el universo de soluciones. Se compararon los algoritmos genéticos, flagelos bacteriales, y de hifas fúngicas. Los resultados muestran al algoritmo genético con mejor respuesta al bloqueo, y el algoritmo basado en hifas fúngicas con mejor uso de los recursos de la red. El algoritmo basado en flagelos bacteriales muestra un desempeño sin diferencias claras, excepto en el intervalo de 80 a 130 erlangs donde la probabilidad de bloqueo es bastante menor