Modelo de otimização da localização de estações radiobase baseado em sistemas imunológicos artificiais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: CARVALHO FILHO, Djalma de Melo.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10462
Resumo: Este trabalho descreve a implantação de estações radio base como um problema de otimização multiobjetivo (MOP). A determinação da localização e da configuração de ERBs envolve um número elevado de variáveis e restrições de projeto, e os algoritmos heurísticos representam uma alternativa viável para a resolução de MOPs. Uma nova classe de algoritmos evolutivos, os algoritmos de otimização multiobjetivo, baseados em sistemas imunológicos artificiais (MO-AIS), constituem a base de uma nova estratégia de otimização da localização de ERBs. 0 algoritmo multiobjetivo com representação binária (BRMOA) e sugerido como otimizador multiobjetivo. Dois cenários distintos são considerados. No primeiro cenário, os sítios candidatos possuem custo unitário de implantação e três diferentes ambientes de simulação são utilizados para a analise. No segundo cenário, os custos de implantação são determinados com base na legislação ambiental brasileira, nas condições técnicas locais e na localização de cada sitio candidate Com base no custo efetivo de implantação e possível direcionar as buscas a locais previamente selecionados ou prioritários. A analise e baseada em duas situações distintas. O desempenho da estratégia de otimização e comparado aos resultados encontrados na literatura cientifica e mostram que o uso de algoritmos MO-AIS para a otimização da localização de ERBs e uma alternativa promissora.