Aplicación de algoritmos evolutivos al problema de gestión de la localización en redes móviles

Abstract

El problema de gestión de localización (LM) corresponde a la caracterización de la configuración de la red con el objetivo de minimizar los costes involucrados, principalmente los asociados a los movimientos de los usuarios y respectivo seguimiento. La gestión de localización está dividida en dos operaciones principales: actualización de localización que corresponde a la notificación de la localización actual, realizada por los terminales móviles cuando cambian su localización en la red móvil, y búsqueda de localización (paginación) que representa la operación de determinar la localización del terminal de usuario móvil, realizada por la red cuando quiere dirigir una llamada entrante para el usuario.

Teniendo en cuenta el problema de LM existen diversas estrategias divididas entre los esquemas estáticos y dinámicos, pero nuestro objetivo era los problemas” Location Areas” (LA) y “Reporting Cells” (RC), dos de los estáticos más comunes en las redes móviles actuales, debido a que ambos consideran, para todos los usuarios, el mismo comportamiento de la red.

El trabajo principal de esta tesis ha sido la investigación y aplicación de Algoritmos Evolutivos (EA) para los dos problemas, incluyendo el análisis y la comparación de los resultados obtenidos mediante las redes de prueba, generados con un modelo de simulación, así como de los resultados obtenidos mediante redes realistas, basadas en la extracción de datos reales.

Tomando en consideración los experimentos realizados, los resultados obtenidos y la comparación respectiva con los alcanzados mediante el uso de otras técnicas de vida artificial publicadas en la literatura, nos dimos cuenta de que nuestros resultados son muy competitivos, sobre todo los obtenidos por nuestras propuestas basadas en SS (“Scatter Search”), cuando se aplica a los problemas de LA y RC.

The Location Management (LM) problem corresponds to the characterization of the network configuration with the objective of minimizing the cost involved, mainly those associated to the user movements and respective tracing. The location management is partitioned in two main operations: location update that corresponds to the notification of current location, performed by mobile terminals when they change their location in the mobile network, and location inquiry (paging) that represents the operation of determining the location of the mobile user terminal, performed by the network when it tries to direct an incoming call to the user.

Considering the LM problem there exist several strategies divided between static and dynamic schemes, but our focus were the Location Area (LA) and the Reporting Cell (RC) problems, two of the most common static ones in actual mobile networks, because both consider, for all the users, the same network behavior.

The core work of this thesis was the investigation and application of Evolutionary Algorithms (EA) to both of the problems, including the analysis and comparison of results achieved using test networks, generated with pattern simulation, and also realistic networks, based on real data extraction.

Taking in consideration the experiments performed, the results achieved and the respective comparison with those accomplished by using other artificial life techniques published in the literature, we noticed that our results are very competitive, mainly those obtained by our SS (Scatter Search) based approaches, when applied to the LA and the RC problems.