En las últimas décadas, el número de usuarios que utilizan Internet ha crecido de manera exponencial. Sin embargo, el ancho de banda de las redes de datos actuales no es suficiente para satisfacer este enorme crecimiento, surgiendo así la necesidad de utilizar fibra óptica, debido a su enorme ancho de banda (50Tbps).La tecnología con más futuro para explotar el ancho de banda de estas redes ópticas está basada en la multiplexación por división de longitud de onda (Wavelength Division Multiplexing, WDM). El objetivo principal de la tecnología WDM es introducir concurrencia en las transmisiones de datos, dividiendo cada enlace óptico en diferentes canales o longitudes de onda (Gbps).El uso de la tecnología WDM da lugar a un problema de Enrutamiento y Asignación de Longitud de Onda (Routing and Wavelength Assignment, RWA), cuando es necesario establecer un conjunto de demandas. La ruta elegida para establecer cada demanda es seleccionada en base a criterios de coste (p.e. número de saltos), y la longitud de onda en base al factor de utilización de longitudes de onda de toda la red. De este modo, definiremos el concepto lightpath como: la conexión establecida punto-a-punto entre dos nodos a través de una longitud de onda específica.Por todo ello, el problema RWA ha sido considerado como un problema de Optimización Multiobjetivo (MultiObjective Optimization Problem, MOOP), el cuál trata de encontrar soluciones que simultáneamente minimicen el número de saltos y el número de conmutaciones de longitudes de onda.Desgraciadamente, la mayor parte de aplicaciones y dispositivos están limitados por la velocidad de procesamiento (unos pocos Mbps). Dado que el ancho de banda de un canal es de Gbps, se produce un desperdicio de ancho de banda al establecer estas demandas de baja velocidad. Con el fin de resolver este problema, se pueden multiplexar varias demandas de baja velocidad sobre un mismo lightpath, dando lugar a un problema de optimización conocido como problema Traffic Grooming.Al igual que el problema RWA, el problema Traffic Grooming ha sido considerado como un problema de Optimización Multiobjetivo, el cuál trata de optimizar de manera simultánea el throughput total de la red, el número de transmisores/receptores utilizados y el retardo de propagación medio.Según el patrón de tráfico, ambos problemas pueden ser considerados como estáticos o dinámicos. Si las demandas son conocidas a priori, el problema se soluciona diseñando una topología virtual para establecer el mayor número de demandas de tráfico posibles (modelo estático). Sin embargo, en el caso dinámico, la topología virtual necesita ser reconfigurada cada vez que una demanda de tráfico entra o sale de la cola de peticiones. En esta investigación, nos centraremos en resolver ambos problemas de telecomunicaciones siguiendo un modelo estático debido a que la gran mayoría de Redes de \'Area Extensa están orientadas a servicios precontratados.En definitiva, con el fin de optimizar el rendimiento de las redes de fibra óptica, en este trabajo proponemos utilizar optimización multiobjetivo, algoritmos evolutivos y paralelismo, para abordar dos problemas reales de Telecomunicaciones (RWA y Traffic Grooming). El objetivo principal de esta investigación es, no sólo obtener resultados de mayor calidad que los publicados por otros autores, sino que además, utilizando paralelismo, ser capaces de obtener dichos resultados en un tiempo reducido.Como veremos, en esta Tesis, muchas metaheurísticas multiobjetivo distintas se han implementado, analizado y comparado para resolver estos dos problemas de red. Además, también se han obtenido resultados y conclusiones importantes desde el punto de vista de la computación paralela.
