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Técnicas de soft-computing para el desarrollo de redes de acceso móvil con control de polución electromagnética

机译:用于开发具有电磁污染控制功能的移动接入网的软计算技术

摘要

Este trabajo de Tesis Doctoral estudia el problema del despliegue de redes móviles (Mobile Network Deployment Problem o MNDP), orientado a la localización de estaciones base en una red de telecomunicación GSM. Tradicionalmente, este problema de optimización consiste en hallar una solución tal que, con el mínimo coste económico de la red, asegure un grado de servicio mínimo en la zona. Así la función de evaluación maneja dos variables: el coste y el grado de cobertura de la red en el área de estudio. Una de las aportaciones de este trabajo es la incorporación de una nueva variable a dicha función: la radiación electromagnética sobre el terreno en el que opera la red. Existen numerosos estudios que abordan el problema a partir del coste y el grado de servicio, sin embargo no hemos encontrado investigaciones que persigan minimizar la cantidad de radiación emitida por las estaciones base. La sociedad actual mantiene cierta aversión a la radiación que emiten los equipos de telefonía móvil. De este sentimiento surge la idea de incorporar el parámetro de polución electromagnética al problema de optimización MNDP. El problema se aborda mediante métodos metaheurísticos de optimización: un algoritmo evolutivo tradicional, y un novedoso algoritmo recientemente publicado, el Coral Reefs Optimization (CRO). Este último es un algoritmo bio-inspirado que se basa en la simulación de los procesos que de los arrecifes de coral. Los resultados obtenidos de la aplicación de ambas metodologías al problema MNDP han sido comparados con otros tres algoritmos metaheurísticos con la misma función de evaluación. Estos son: el algoritmo Particle Swarm Optimization, el Harmony Search y un algoritmo tipo greedy. Los experimentos realizados sitúan, de manera ampliamente diferenciada, el algoritmo CRO como el más apropiado para resolver el problema MNDP.
机译:该博士论文研究了针对GSM电信网络中基站位置的移动网络部署问题(移动网络部署问题或MNDP)。传统上,此优化问题包括找到一种解决方案,以便以最小的网络经济成本确保该区域的最低服务程度。因此,评估功能管理两个变量:研究区域中的成本和网络覆盖程度。这项工作的贡献之一是将一个新变量合并到所述功能中:网络运行所在地面上的电磁辐射。有许多研究基于成本和服务等级来解决该问题,但是我们还没有找到旨在使基站发射的辐射量最小化的研究。当今社会对移动电话设备发出的辐射保持一定的反感。由此产生了将电磁污染参数纳入MNDP优化问题的想法。通过元启发式优化方法解决了该问题:传统的进化算法以及最近发布的新型算法珊瑚礁优化(CRO)。后者是一种基于生物的算法,它基于模拟珊瑚礁的过程。两种方法对MNDP问题的应用所获得的结果已与其他三种具有相同评估功能的元启发式算法进行了比较。它们是:粒子群优化算法,和声搜索和贪婪类型算法。实验以广泛的差异方式进行,最适合解决MNDP问题的CRO算法。

著录项

  • 作者

    García Díaz María Pilar;

  • 作者单位
  • 年度 2014
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 spa
  • 中图分类

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