Abordagem evolutiva para o planejamento multi-periodo da expansão da rede de acesso aos serviços de telecomunicações
Joana Teixeira Machado Banov
TESE
Português
T/UNICAMP B227a
[Evolutive approach to multiperiod planning of the access network expansion to telecommunication services]
Campinas, SP : [s.n.], 2005.
116p. : il.
Orientadores: Carlos Magnus Carlson Filho, Raul Vinhas Ribeiro
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Após a privatização, o setor de telecomunicações vem sofrendo grandes transformações tecnológicas. Do ponto de vista do usuário, isso significa a disponibilidade de serviços mais modernos. Para as empresas operadoras, a privatização significa concorrência. Para ganhar mercado é preciso um...
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Resumo: Após a privatização, o setor de telecomunicações vem sofrendo grandes transformações tecnológicas. Do ponto de vista do usuário, isso significa a disponibilidade de serviços mais modernos. Para as empresas operadoras, a privatização significa concorrência. Para ganhar mercado é preciso um planejamento otimizado por parte das operadoras, de modo a maximizar receitas e evitar gastos excessivos com investimentos, operações e gerenciamAento das redes. Este estudo tem como objetivo auxiliar os planejadores na expansão de longo prazo da rede de acesso aos serviços de telecomunicações. O trabalho apresenta os modelos matemáticos correspondentes e propõe um método de resolução evolutivo capaz de lidar com a complexidade intrínseca do problema de Programação Linear Inteiro Misto (PLIM). O Algoritmo Híbrido Evolutivo (AHE) decompõe o problema em duas partes, uma inteira e outra real. A parte evolutiva assume a determinação das variáveis de decisão inteiras e é baseada em algoritmos genéticos ¿ método heurístico que imita a evolução das espécies para gerar soluções candidatas ao problema. A avaliação dessas soluções ¿ função de adequação ¿ acontece com a resolução do problema restante, de fluxo em redes, por meio de métodos clássicos de otimização linear. O algoritmo genético é ainda incrementado por regras anti-violação para evitar a geração de soluções candidatas infactíveis. As comparações de performance com o solver CPLEX ® comprovam que o AHE cumpre com louvor sua meta de fornecer resultados de boa qualidade para o problema em um tempo computacional de execução aceitável
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Abstract: After privatization, the telecommunication area has been experienced big technological changes. From the user point of view, this means access to more modern services. For the service providers, the privatization means competition. The service providers need an optimized business plan to...
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Abstract: After privatization, the telecommunication area has been experienced big technological changes. From the user point of view, this means access to more modern services. For the service providers, the privatization means competition. The service providers need an optimized business plan to increase their market share, so that they can maximize their revenue and avoid excessive costs with investments, operation and management of the network. This research has the goal to assist the planners in their long-term project to expand the access network to the telecommunications services. This study presents corresponding mathematical models and proposes an evolutive resolution method capable to deal with the intrinsic complexity of the Mixed Integer Linear Programming problem
(PLIM). The Hybrid Evolutive Algorithm (AHE) disassembles the problem in two parts. The evolutionary part assumes the evaluation of integer decision variables and it is based in genetic algorithms ¿ heuristic method that imitates the evolution of species to generate possible solutions for the problems. The evaluation of these solutions ¿ fitness function ¿ is achieved by solving the remaining network flow problem via classic linear optimization methods. The genetic algorithm is also enhanced by anti-violation rules to avoid generation of non-feasible solutions. The performance comparisons with the solver CPLEX ® confirms that the AHE does accomplish its goal of providing good quality results for the problem in an acceptable computer time Ver menos
(PLIM). The Hybrid Evolutive Algorithm (AHE) disassembles the problem in two parts. The evolutionary part assumes the evaluation of integer decision variables and it is based in genetic algorithms ¿ heuristic method that imitates the evolution of species to generate possible solutions for the problems. The evaluation of these solutions ¿ fitness function ¿ is achieved by solving the remaining network flow problem via classic linear optimization methods. The genetic algorithm is also enhanced by anti-violation rules to avoid generation of non-feasible solutions. The performance comparisons with the solver CPLEX ® confirms that the AHE does accomplish its goal of providing good quality results for the problem in an acceptable computer time Ver menos
Carlson Filho, Carlos Magnus
Orientador
Ribeiro, Raul Vinhas, 1948-
Coorientador
Valente, Paulo, 1953-
Avaliador
Armentano, Vinícius Amaral, 1950-2024
Avaliador
Bergamaschi, Marco Antonio
Avaliador
Toledo, Franklina Maria Bragion de
Avaliador
Ursini, Edson Luiz, 1951-
Avaliador
Abordagem evolutiva para o planejamento multi-periodo da expansão da rede de acesso aos serviços de telecomunicações
Joana Teixeira Machado Banov
Abordagem evolutiva para o planejamento multi-periodo da expansão da rede de acesso aos serviços de telecomunicações
Joana Teixeira Machado Banov
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