Vi föreslår en ny lösning på problemet med positionering basstation sändare av ett mobiltelefonnät och tilldela frekvenser till sändare, båda på ett optimalt sätt. Eftersom en exakt lösning inte kan förväntas köras i polynom tid för alla intressanta versioner av detta problem (de är alla NP-hård), följer vår algoritm en heuristisk strategi baserad på det evolutionära paradigmet. För att denna utveckling ska bli effektiv, det är samtidigt målinriktat och tillräckligt slumpmässigt, problemspecifik kunskap är inbäddad i operatörerna. Problemet kräver både en minimering av kostnaden och av kanalinterferensen. Vi undersöker och jämför två standard multiobjektiva tekniker och en ny algoritm, den steady state evolutionära algoritmen med Pareto turneringar (stEAPT). Ett viktigt resultat av den empiriska undersökningen är att valet av den multiobjektiva urvalsmetoden har en stark inverkan på nyttan av den problemspecifika återkombinationen, vilket leder till en betydande skillnad i lösningens kvalitet. Konstruktionen och arkitekturen i stora cellulära nätverk är en mycket komplicerad uppgift som har stor inverkan på den servicekvalitet som användarna upplever, de kostnader som nätleverantörerna ådrar sig och miljöeffekter som t.ex. radiosmog. Eftersom så många olika aspekter är inblandade, respektive optimeringsproblem är ett riktigt objekt för multiobjektiv optimering och kan fungera som verkliga riktmärken för multiobjektiva metoder. För alla cellulära nätverkssystem är ett stort designsteg att välja platser för basstationssändare (BST Location problem) och sätta upp optimala konfigurationer så att täckningen av det önskade området med tillräckligt starka radiosignaler är hög och distributionskostnaderna är låga. För system för frekvensdivision/Time Division Multiple Access (FD/TDMA) är ett andra konstruktionssteg att tilldela frekvenskanalerna till cellerna. För GSM-system (Global System for Mobile Communications) finns ett fast frekvensspektrum tillgängligt. Detta spektrum är uppdelat i ett fast antal kanaler. För en god servicekvalitet bör nätleverantörerna tilldela varje cell tillräckligt många kanaler för att tillgodose alla samtidiga krav (samtal). Kanalerna bör tilldelas cellerna på ett sådant sätt att interferens med kanaler av grannceller eller inuti samma cell är låg. Detta problem kallas i litteraturen problemet med tilldelning av fasta frekvenser (FS-FAP). BST-Location (BST-L) och FAP-problemet är kända för att vara NP-hård: Minimum Set Cover problem kan minskas i polynom tid till BST-L problem, och FAP problemet innehåller Vertex Coloring Problem som ett specialfall. För båda problemen, BST-L och FAP, flera [13]. För BST Location problem som överväger också störningar, en intressant praktisk strategi presenterades i [24]. Det senaste resultatet är av Galota et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [10], visar en polynom tid approximation system för en version av BST-L problemet. Även för en viktad färgversion av FAP presenterades nyligen [29] en optimeringsalgoritm som fungerar för specialfallet av serieparallelldiagram. Två separata optimeringssteg, BST-L följt av FAP, måste ses kritiskt-en lösning av BST-L begränsar utrymmet för möjliga övergripande lösningar avsevärt och kan avgränsa resultatet av FAP-optimeringen. Vanligtvis väljs ett itererat tvåstegsförfarande för att närma sig en tillräcklig lösning. Det är dock oftast svårt att mata tillbaka resultaten från den andra fasen till en optimering av den första fasen igen. Detta dokument visar att med dagens ökade tillgång på datorkraft har det blivit praktiskt genomförbart att ta itu med problemen med cellulär nätverksdesign (BST-L och FS-FAP) med ett integrerat tillvägagångssätt som tar hänsyn till hela problemet i en enda optimeringsfas. Eftersom de två separata optimeringsstegen påverkar varandra i praktiska problemsituationer förväntar vi oss bättre övergripande resultat när de integreras i ett enda designsteg, även om sökytan utvidgas drastiskt. Såvitt vi vet fanns det bara mycket få dokument som behandlade det integrerade problemet (t.ex. [14] ), och ingen av dem följer ett evolutionärt förhållningssätt. Vi är intresserade av att utforska den potential som evolutionära algoritmer har att erbjuda.
I REF introduceras steady-state EA med Pareto-turneringar (stEAPT) som en ny MO-teknik som tar hänsyn till frekvenstilldelning och kanalinterferens för BS-placering.
Evolutionary Multiobjective Optimization for Base Station Transmitter Placement with Frequency Assignment
{'venue': 'IC-AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}