Optimización evolutiva y multiobjetivo de estrategias de gestión de movilidad en redes de telefonía móvil

  1. Berrocal Plaza, Víctor
Dirigida por:
  1. Miguel Ángel Vega Rodríguez Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Extremadura

Fecha de defensa: 18 de enero de 2016

Tribunal:
  1. Luis Landesa Porras Presidente/a
  2. Oscar Gutiérrez Blanco Secretario
  3. Jesús Rubio Ruiz Vocal
  4. Francisco Manuel Sáez de Adana Herrero Vocal
  5. Inés María Galván León Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 397078 DIALNET

Resumen

La telefonía móvil es una de las tecnologías con mayor influencia en la sociedad actual. De hecho y de acuerdo al estudio de mercado de 2013 realizado por la Asociación GSM, en 2017 habrán 3.900 millones de abonados móviles, i.e. aproximadamente la mitad de la población mundial. En este tipo de redes, la gestión de la movilidad es una tarea fundamental que permite localizar la zona exacta en la que se encuentran los usuarios y entregar correctamente las llamadas entrantes a las estaciones móviles. La investigación realizada en esta Tesis Doctoral supone un avance significativo con respecto al estado del arte. En primer lugar, se proponen técnicas de optimización multiobjetivo para evitar los inconvenientes asociados con la combinación lineal de las funciones objetivo, método utilizado en los trabajos previos. Además, se analiza de forma multiobjetivo el comportamiento de distintas estrategias de gestión de movilidad. Los resultados experimentales muestran que las metaheurísticas propuestas son muy competitivas ya que superan a los métodos de optimización desarrollados por otros autores y, al mismo tiempo, obtienen muy buenos conjuntos de soluciones no dominadas. Además, se aprecia que cada estrategia de gestión de movilidad tiene su propia región no dominada en el espacio objetivo. De esta forma, el operador de red podría seleccionar la configuración de red que mejor se ajuste a sus requerimientos. Por último, se observa que el tráfico total de señalización se puede reducir en aproximadamente un 69,35% si se utilizan conjuntamente técnicas de optimización evolutiva y procedimientos eficientes de paginación.