| dc.creator |
DEGİRMENCİ, Sukran |
|
| dc.creator |
YILTAS, Derya |
|
| dc.date |
2020-12-25T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2021-01-21T07:49:04Z |
|
| dc.date.available |
2021-01-21T07:49:04Z |
|
| dc.identifier |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/jesd/issue/58117/676110 |
|
| dc.identifier |
10.21923/jesd.676110 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/77876 |
|
| dc.description |
This study has been done to monitor the network traffic using a software defined network controller. For this purpose, Floodlight was used as the controller and Eclipse was used as the development platform. In order to increase the accuracy, the statistical information on packets was obtained after observing five separate topologies. The statistical data were processed on MATLAB and the desired data sets were created. These data sets are used in artificial neural networks via nntool on MATLAB to predict the packet flow at a particular time. Artificial neural networks were tested on five separate topologies and their accuracies were tested with MAPE and R2 functions. The optimization operations were applied to the topology having the highest accuracy derived from the performed tests. For this purpose, the optimization tests were verified by four optimization techniques which were linear search, tabu search, modified tabu search and combination algorithm (simulated annealing-tabu search). As a result, with the optimization performed with the proposed combination algorithm, the densest route was determined at the smallest time duration. |
|
| dc.description |
Bu çalışma yazılım tanımlı ağ denetleyicisi kullanarak ağ trafiğini takip etme amacıyla yapılmıştır. Bu doğrultuda denetleyici olarak Floodlight ve çalışma platformu olarak Eclipse kullanılmıştır. Doğruluğu artırmak adına beş ayrı topoloji üzerinde gerçekleştirilen takipler sonrasında paket istatistik bilgileri elde edilmiştir. İstatistik verileri MATLAB üzerinde işlenerek istenilen veri setleri oluşturulmuştur. Bu veri setleri MATLAB’de yer alan nntool vasıtasıyla yapay sinir ağlarında kullanılarak belirli zamanlardaki paket akışı tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağları beş ayrı topoloji üzerinde denenmiş ve doğrulukları MAPE ve R2 denklemleri ile test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda doğruluğu en yüksek çıkan topoloji üzerinde optimizasyon işlemleri uygulanmıştır. Bu amaç doğrultusunda doğrusal arama, tabu arama, değiştirilmiş tabu arama ve tavlama benzetimi ile tabu arama algoritmasının karışımı olmak üzere toplamda dört ayrı optimizasyon tekniği ile optimizasyon testleri gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak çalışmada önerilen karışım algoritması ile gerçekleştirilen optimizasyon sonucunda en yoğun olan güzergâh en kısa sürede tespit edilmiştir. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
tr |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/934088 |
|
| dc.source |
Volume: 8, Issue: 4
999-1009 |
en-US |
| dc.source |
1308-6693 |
|
| dc.source |
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi |
|
| dc.subject |
Linear Search,Tabu Search,Artificial Neural Networks,Artificial Intelligence,Software Defined Network |
|
| dc.subject |
Doğrusal arama,Tabu arama,Yapay sinir ağları,Yapay zeka,Yazılım tanımlı ağ |
|
| dc.title |
SOFTWARE DEFINED NETWORK APPLICATION WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES |
en-US |
| dc.title |
YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİYLE YAZILIM TANIMLI AĞ UYGULAMASI |
tr-TR |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|