Este trabajo analiza la problemática que tiene la planificación celular considerando el crecimiento y la evolución hacia nuevas tecnologías proponiendo como alternativa de planificación el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial como son los  Algoritmos Genéticos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Figueroa de la Cruz, Mario M.

Ibarra, Daniel

Juarez, Gustavo

Zakour, José

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 
 
Titulo : 
APLICACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS EN LA 
PLANIFICACIÓN DE REDES DE TELEFONIA CELULAR 
 
Área : 
  Sistemas Inteligentes 
 
Autores : 
  MSc. Ing. Mario M. Figueroa de la Cruz 
  Ing. José Zakour 
  Ing. Gustavo Juarez 
  Ing. Daniel Ibarra 
 
Email: 
  tics@frt.utn.edu.ar 
  ntics@frt.utn.edu.ar 
 
Tel./Fax : 
  (0381) 4217150- 4307387- 4307385 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 PROLOGO 
Este trabajo analiza la problemática que tiene la planificación celular 
considerando el crecimiento y la evolución hacia nuevas tecnologías proponiendo como 
alternativa de planificación el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial como son los 
Algoritmos Genéticos . 
 
Problemática  
La situación actual en el mercado globalizado de las comunicaciones móviles se 
caracteriza por un crecimiento inigualable de la demanda. La competitividad desborda 
la tecnología generando a los operadores de la mercadotecnia una alta presión de 
desarrollo de nuevos servicios, de modo que es una prioridad alcanzar un diseño 
optimizado de las redes. El resultado es que, ante una mayor demanda por parte de los 
usuarios, las redes móviles crecen en dimensiones y complejidad.  
Dentro del proceso de planificación de una red celular , la planificación de 
frecuencias y el posicionamiento de las estaciones base (BTS) es una labor con 
suficiente entidad y complejidad como para requerir el soporte y la ayuda de 
herramientas especializadas. Éstas, además de integrarse dentro de los sistemas de 
planificación celular, deben aportar métodos y algoritmos de optimización que 
resuelvan el problema desde los puntos de vista teórico y práctico, es decir, que 
aseguren la factibilidad, calidad y robustez de las soluciones y que contemplen las 
restricciones asociadas a las situaciones reales en que se encuentra el planificador. 
Una vez conocidos los canales (tráfico y señalización) requeridos en cada 
estación de base como el posicionamiento , la creación de un plan de frecuencias tiene 
por objeto asignar a cada una de estas estaciones de base las frecuencias o portadoras 
que darán servicio a estos canales, atendiendo a dos propósitos básicos: minimizar la 
interferencia y maximizar el uso del espectro. Habitualmente, el objetivo principal del 
planificador es calcular una asignación de frecuencias que, con el menor número de 
portadoras, dé servicio a los canales requeridos y minimice la interferencia global de la 
red. La proximidad de las estaciones de base obliga a que, para reducir el nivel de 
interferencia, sea preciso garantizar una separación mínima dentro del espectro entre las 
frecuencias asignadas. Asimismo, es necesario considerar tanto el tipo de planificación 
que se está realizando (con o sin frequency hopping), como la situación real de la red, es 
decir, la existencia de condicionantes que influyen en la planificación (frecuencias 
preasignadas, frecuencias prohibidas, posicionamiento etc). 
 
Definición del Problema 
El problema de la asignación de frecuencias se puede formular en los siguientes 
términos: dado un conjunto de N estaciones de base (caracterizadas por el número de 
canales requeridos Ri, las frecuencias preasignadas FAi y las frecuencias prohibidas 
FPi) y una matriz C de separación de canales (en la que Ci,j expresa la separación que 
debe existir entre las frecuencias de las estaciones de base i y j), se pretende encontrar la 
asignación de frecuencias que, con el menor número de portadoras, cumple todas las 
restricciones impuestas por Ri, FAi, FPi y C. 
 
Está ya demostrado  que un problema de este tipo es un problema de 
optimización combinatoria de tipo NP-completo, de complejidad de orden exponencial. 
 A efectos prácticos, esto significa que no existen métodos exactos o deterministas que 
permitan encontrar la solución en tiempos de cálculo razonables. Dicho de otra manera, 
y dentro del ámbito del problema descrito, aunque dada una planificación de frecuencias 
siempre es posible verificar si cumple las condiciones, frente a un problema por resolver 
no siempre es posible decidir si existe una solución que, con un número determinado de 
portadoras, cumple todas las restricciones del problema. Es más, en muchas ocasiones 
tan sólo es posible hallar soluciones con un número de portadoras cercano a una cota 
mínima, pero sin poder garantizar ni evaluar cuan lejos se está del óptimo global . 
                                
Algoritmos de resolución 
Para resolver problemas de este tipo se utilizan técnicas y algoritmos de diversa 
índole que, en general, podrían ser clasificados en iterativos y no iterativos. Los 
segundos basan la búsqueda de las soluciones en el empleo de heurísticos y de 
ordenaciones muy específicas, por lo que no tienden a alcanzar buenas soluciones en 
problemas de campo, es decir, realistas. Por el contrario, los algoritmos iterativos, que 
se basan en el "refinamiento" sucesivo de una o más soluciones iniciales, suelen ser más 
robustos, en cuanto a que pueden ser aplicados a distintos problemas con equivalentes 
garantías de éxito. En cualquier caso, los métodos clásicos de resolución de problemas 
de optimización combinatoria adolecen de la dificultad para evitar los mínimos locales, 
singularidad para la que los algoritmos iterativos tienden a estar bien preparados. 
Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptivos que pueden usarse 
para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso 
genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones 
evolucionan en la naturaleza acorde con los principios de la selección natural y la 
supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin . Por imitación de este proceso, 
los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del 
mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema 
depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas. 
En la naturaleza los individuos de una población compiten entre sí en la 
búsqueda de recursos tales como comida, agua y refugio. Incluso los miembros de una 
misma especie compiten a menudo en la búsqueda de una pareja. Aquellos individuos 
que tienen más éxito en sobrevivir y en atraer compañeros tienen mayor probabilidad de 
generar un gran número de descendientes. Por el contrario individuos poco dotados 
producirán un menor número de descendientes. Esto significa que los genes de los 
individuos mejor adaptados se propagarán en sucesivas generaciones hacia un número 
de individuos creciente. La combinación de buenas características provenientes de 
diferentes ancestros, puede a veces producir descendientes particularmente interesantes 
(superindividuos), ya que se encuentran muy bien dotados, con una gran adaptación, 
típicamente mucho mayor que la de cualquiera de sus ancestros. De esta manera, las 
especies evolucionan logrando características cada vez mejor adaptadas al entorno en el 
que viven. 
Los Algoritmos Genéticos usan una analogía directa con el comportamiento 
natural. Trabajan con una población de individuos, cada uno de los cuales representa 
una solución factible a un problema dado. A cada individuo se le asigna un valor ó 
puntuación, relacionado con la bondad de dicha solución. En la naturaleza esto 
equivaldría al grado de efectividad de un organismo para competir por unos 
determinados recursos. Cuanto mayor sea la adaptación de un individuo al problema, 
mayor será la probabilidad de que el mismo sea seleccionado para reproducirse, 
 cruzando su material genético con otro individuo seleccionado de igual forma. Esta 
cruza producirá nuevos individuos  descendientes de los anteriores  los cuales 
compartirán algunas de las características de sus padres. Cuanto menor sea la 
adaptación de un individuo, menor será la probabilidad de que dicho individuo sea 
seleccionado para la reproducción, y por tanto de que su material genético se propague 
en sucesivas generaciones. 
De esta manera se produce una nueva población de posibles soluciones, la cual 
reemplaza a la anterior y verifica una interesante propiedad: contiene una mayor 
proporción de buenas características en comparación con la población anterior. Así, a lo 
largo de las generaciones las buenas características se propagan a través de la población, 
con lo que las áreas más prometedoras del espacio de búsqueda van siendo exploradas al 
favorecer el cruce de los individuos mejor adaptados. Si el Algoritmo Genético ha sido 
bien diseñado, la población convergerá hacia una generación que contenga una solución 
óptima del problema. 
El poder de los Algoritmos Genéticos proviene del hecho de que se trata de una 
técnica robusta, y pueden tratar con éxito una gran variedad de problemas provenientes 
de diferentes áreas, incluyendo aquellos en los que otros métodos encuentran 
dificultades. Un Algoritmo Genético encuentra la solución óptima a un problema, hecho 
demostrado por Holland, pero sin tener en cuenta el tiempo para encontrarla, de modo 
que muchas veces esta búsqueda no resulta efectiva. Muchas veces existe evidencia 
empírica de que se encuentran soluciones de un nivel aceptable, en un tiempo 
competitivo con el resto de algoritmos de optimización combinatoria. En el caso de que 
existan técnicas especializadas para resolver un determinado problema, lo más probable 
es que superen a los Algoritmo Genético, tanto en rapidez como en eficacia. El gran 
campo de aplicación de los Algoritmos Genéticos se relaciona con aquellos problemas 
para los cuales no existen técnicas especializadas. Incluso en el caso en que dichas 
técnicas existan, y funcionen bien, pueden efectuarse mejoras de las mismas 
construyendo un híbrido técnica especializada-Algoritmos Genéticos. 
 
Parametrización de la Solución 
Como ya se explico, el problema que se intenta resolver consiste en optimizar los 
recursos empleados en un sistema de telefonía celular. Estos recursos son básicamente: 
• Antenas: Es optimizar la ubicación de las antenas, minimizando la cantidad de 
las mismas, manteniendo una calidad aceptable de nivel de servicio. Las 
variables de este recurso sobre las que el sistema tiene control son: posición y 
potencia. 
• Frecuencias: Este es el recurso más escaso y por consiguiente más caro. La 
finalidad es poder repartir las frecuencias entre las antenas, evitando la 
interferencia entre celdas adyacentes.  
Otro elemento a tener en cuenta es la cantidad de canales que dispone una determinada 
celda. Esto influirá en la cantidad de llamadas simultáneas que pueden coexistir en una 
zona geográfica.   
Además el sistema debe permitir asignar a distintas zonas geográficas niveles de tráfico 
distintivos, y esta información debe ser tomada en cuenta a la hora de posicionar las 
antenas. 
Otro elemento a tener en cuenta es el hecho que existen determinados lugares que no 
 son aptos para servir como punto de colocación de una antena (escuelas, ríos y mares, 
etc.).  
 
Alcances de la Solución  
Es importante tener en cuenta que las soluciones a los problemas planteados pueden ser 
tan simples o complejas como se desee, según la cantidad de variables que se 
consideren. Por ejemplo pueden tenerse en cuenta las estructuras de las edificaciones en 
una determinada ciudad, el material de las mismas, la curvatura terrestre, la topología 
del terreno y como éstas muchas variables más, a la hora de decidir  la mejor manera de 
armar una red celular. 
Las variables mas importantes que se pueden considerar son : 
Variables de Entrada: 
• Frecuencia de la señal portadora (MHz). 
• Sensibilidad del receptor (DB). 
• Demanda de servicio en cada punto de tráfico (Erlangs). 
• Factibilidad de colocar una Antena en un determinado lugar geográfico. 
Variables de Salida: 
• Cantidad de Antenas necesarias. 
• Posición y Potencia de cada antena. 
• Nivel de cobertura de la solución. 
• Trafico no cubierto (Erlangs). 
• Frecuencias asignadas. 
 
Al diseñar el Algoritmo Genético hay que definir los siguientes elementos: 
• Individuo: Representa una posible solución al problema a través de una 
codificación.  
• La Función Fitness: Indica el nivel de adaptación del individuo para el problema 
(qué tan buena es la solución).  
• La Función de Selección: Determina la manera en que se seleccionan los 
Individuos más aptos para reproducirse de acuerdo a su función Fitness.  
• La Cruza: Es la forma en la que se componen nuevos individuos a partir de los 
padres. Esto se logra recombinando los genes de cada individuo. 
• La Mutación: Es un operador genético que altera los genes del individuo con el 
objeto de evitar la convergencia prematura. Además permite visitar otras 
regiones del espacio de solución que de otra manera quedarían inexploradas. 
Opcionalmente se definen otros elementos destinados a aumentar la diversidad genética 
de los individuos, explorando así un mayor espacio de soluciones. Entre estos elementos 
encontramos los conceptos de Islas, migraciones , etc. 
  
La Función Fitness 
El diseño de esta parte del Algoritmo Genético es crucial para una correcta evolución de 
la población hacia una solución satisfactoria. 
Los elementos de la Red Celular que se tienen en cuenta a la hora de evaluar el Fitness 
de una solución son los siguientes: 
1. Cobertura de las TDA: se refiere a la cantidad de TDAs a las que se le presta 
servicio en la solución actual. 
2. Nivel de Servicio: es la cantidad de TDAs cubiertas por esta solución dividida 
en la cantidad de TDAs existentes en el problema. 
3. Tráfico Descubierto: es la cantidad de Erlangs que no pueden ser atendidos por 
la configuración de antenas que se propone en la solución. 
4. Cantidad de Antenas: es la cantidad de antenas que utiliza la solución para 
brindar servicio a las TDAs. 
5. Cobertura Total: es la sumatoria de la cantidad de veces que se sirve cada TDA. 
6. DB Usados: es la sumatoria de los DB utilizados por todas las antenas que están 
presentes en la solución. 
                           
Conclusiones                                                                                                                                                    
Desde el punto de vista de la planificación , la evolución de los sistemas móviles 
hacia la tercera generación y posteriormente la 4G llevará la implantación de los 
sistemas en entornos hasta ahora no contemplados como ser las picoceldas en interior de 
edificios, celdas a bordo de satélites etc., así como la introducción de servicios de banda 
más ancha . 
Desde el punto de vista de la predicción de coberturas, esto se traduce en la 
necesidad de modelar entornos hasta ahora no contemplados y con una mayor 
resolución. Por otra parte, los modelos de predicción de coberturas, han de considerar, 
no sólo los niveles de potencia media recibidos y su varianza, sino también factores 
como la máxima dispersión temporal, a la que pueden ser sensibles algunos servicios y 
sistemas. 
   Se abren posibilidades alternativas para abordar este problema, donde el uso 
de técnicas de inteligencia artificial como por ejemplo los Algoritmos Genéticos , 
podrán proporcionarnos herramientas para la elaboración de planificaciones y 
posteriores modificaciones de las redes celulares. 
 
 


Aplicación de algoritmos genéticos en la planificación de redes de telefonia celular

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Aplicación de algoritmos genéticos en la planificación de redes de telefonia celular

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