Resumen de Técnicas de soft-computing para el desarrollo de redes de acceso móvil con control de polución electromagnética
- español
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.
- English
This Ph. D Thesis is focused on The Mobile Network Deployment Problem (MNDP) a class of assignment problem in GMS networks. It is usually stated as an optimization problem which looks for a solution with the minimal possible economic cost of the deployment and the maximal possible coverage percentage of the communication network. Thus, in the classical problem, the objective function is ussually defined by both variables: cost and coverage percentage. In this work we include a third variable in the objective function: the electromagnetic radiation due to the base stations working. The society feels some apprehension because the possible negative effects of radiation in human life. The idea of considering the pollution control in the MNDP came up from this social feeling.
This new optimization problem is solved through two methods: an evolutive algorithm and a new algorithm recently published: The Coral Reefs Optimization (CRO). It is bio-inspired on the coral reefs behaviour in natural world. The results of both algorithms have been compared with other three algorithms considering the same fitness function. They are: the Particle Swarm Optimization algorithm, the Harmony Search algorithm and a greedy one. Our experiments show that CRO is the best algorithm to solve the MNDP.
