Resumo: As novas tecnologias de transmissão trazem maior flexibilidade e eficiência à rede de acesso, tornando-a capaz de atender o contínuo crescimento de demanda por serviços de telecomunicações. Uma alternativa de evolução conveniente em muitos casos é o provimento de serviços através de redes wireless fixas. Estas redes, conhecidas genericamente como FWA (Fixed Wireless Access), podem reduzir os investimentos da infra-estrutura de acesso. Neste trabalho apresentamos uma nova abordagem para o planejamento de sistemas FWA utilizando um modelo de programação linear mista baseado na representação em grafos. Devido à alta complexidade associada à resolução de problemas deste tipo através de métodos exatos, propomos um tratamento baseado em algoritmos genéticos (GA). A partir de uma formulação exata, mostramos como especificar os componentes principais de um GA: cromossomo, codificação da solução, avaliação de fitness, estrutura da população e operadores genéticos (processo de cruzamento e mutação). No problema tratado, as variáveis de decisão foram codificadas para um cromossomo especializado e eficiente. Além disto, o problema da infactibilidade de alternativas geradas foi contornado por um método de descarte. Garante-se também para cada alternativa a maximização da demanda atualizada (o que proporciona maior rentabilidade). Uma aplicação do método é relatada Ver menos

Abstract: New transmission technologies give more flexibility and efficiency to the Access network, which is supposed to deal with the continuous growth of demand for telecommunication services. Operator companies need to innovate their networks in order to provide broadband services. Therefore, the network planning is essential to achieve the best performance under minimum cost. An alternative of evolution that seems to be interesting is the provision of services through fixed wireless networks. These networks, generically known as FWA (Fixed Wireless Access), can reduce the infrastructure access cost. In this paper, we present a new approach to the planning of FWA systems. First, we develop an optimization model with binary decision variables. The mathematical formulation to the model is also stated. Because solving mixed integer problems through exact methods is a complex task, we adopt a strategy based on genetic algorithms (GA). Thus, we show how to specify the main components of a GA: chromosome, solution coding, fitness assessment, population structure, and genetic operators (crossover and mutation process), in order to specialize the technique to the FWA planning problem. Besides, chromosome feasibility is ensured. An application of the proposed method is also reported. Ver menos