AI-based resource management in future mobile networks

Η υποστίριξη και ενίσχυση των δίκτυων 5ης γενιάς και πέρα από αλγόριθμους Τεχνητής Νοημοσύνης για την επίλυση προβλημάτων βελτιστοποίησης δικτύου, μελετάται πρόσφατα προκειμένου η νέα γενιά των δικτύων να ανταποκριθεί στις απαιτήσεις ποιότητας υπηρεσίας σχετικά με την κάλυψη, τη χωρητικότητα των χρηστών και το κόστος εγκατάστασης. Μία από τις βασικές ανάγκες είναι η βελτιστοποίηση στην διαδικασία της εγκατάστασης σταθμών βάσης δικτύου. Σε αυτή την εργασία προτείνεται μια μετα-ευριστική μέθοδος, με όνομα «Γενετικός Αλγόριθμός» (Genetic Algorithm) για την επίλυση προβλημάτων βελτιστοποίησης λαμβάνοντας υπόψη τους περιορισμούς ζήτησης. Ο κύριος στόχος είναι η παρουσίαση της εναλλακτικής αυτής λύσης, η οποία είναι η χρήση του Γενετικού Αλγόριθμου, για τη βελτιστοποίηση της διαδικασίας εγκατάστασης των σταθμών βάσης του δικτύου. Με την χρήση του αλγορίθμου για την εγκατάσταση σταθμών βάσης παρέχονται οι ίδιες υπηρεσίες με πριν και ελαχιστοποιείται την κατανάλωση ενέργειας της υποδομής του δικτύου, λαμβάνοντας υπόψιν ομοιογενή και ετερογενή σενάρια σταθμών βάσης. Οι προσομοιώσεις πραγματοποιήθηκαν σε γλώσσα προγραμματισμού Python και τα καλύτερα αποτελέσματα εγκατάστασης παρουσιάστηκαν και αποθηκεύτηκαν. Έγινε σύγκριση της εγκατάστασης αποκλειστικά μακρο-σταθμών βάσης με μικρότερου μεγέθους (σε κάλυψη) σταθμών βάσης πάνω από την υπάρχουσα. Με την χρήση των μικρότερων σταθμών βάσης, η εγκατάσταση του δικτύου θα επιτρέψει βελτιώσεις στην κάλυψη των χρηστών και θα μειώσει το κόστος, την κατανάλωση ενέργειας και τις παρεμβολές μεταξύ των κυψελών. Όλα τα σενάρια μελετήθηκαν σε 3 περιοχές με διαφορετική πυκνότητα χρηστών (A, B και C). Ως προς την ικανοποίηση των απαιτήσεων αναφορικά με την ποιότητα υπηρεσιών και των κινητών συσκευών, η ανάπτυξη μικρών σταθμών βάσης είναι επωφελής, συγκεκριμένα σε περιοχές hotspot.The 5G and beyond networks supported by Artificial Intelligence algorithms in solving network optimization problems are recently studied to meet the quality-of-service requirements regarding coverage, capacity, and cost. One of the essential necessities is the optimized deployment of network base stations. This work proposes the meta-heuristic algorithm Genetic Algorithm to solve optimization problems considering the demand constraints. The main goal is present the alternative solution, which is using the Genetic Algorithm to optimize BSs network deployment. This deployment provides the same services as existing deployments and minimizes the network infrastructure's energy consumption, including using homogenous and heterogenous scenarios of base stations. The simulations were performed in Python programming language, and the results as the best plans for each generation were presented and saved. A comparison of the macro base station deployment and small base station deployment was made on top of the existing one. By applying the small base stations, the network deployment will enable user coverage enhancements and reduce the deployment cost, energy consumption, and inter-cell interference. All the scenarios were assembled in user density area A, user density area B, and user density area C areas of interest. In meeting the requirements for QoS and UE, the small base station deployment is beneficial, namely in hotspot areas