Россия
сотрудник с 01.01.2021 по настоящее время
Воронеж, Воронежская область, Россия
Существующие исследования в области математического моделирования планирования базовых станций, с применением интеллектуальных алгоритмов оптимизации для решения потенциальных схем генерации распределений базовых станций сложны и, в большинстве своем, математические модели выбора площадки базовой станции требуют упрощения. Также существующие модели выбора площадки базовой станции решают задачу применительно к двумерному пространству и не учитывают влияние рельефа местности и других факторов. Включив концепцию мембранных вычислений в основу алгоритма MET-PSO, был разработан алгоритм PMET-PSO. Алгоритм PMET-PSO представляет собой редизайн выборки METROPOLIS в моделируемом алгоритме отжига, проектирует вероятность принятия METROPOLIS в соответствии с количеством итераций алгоритма роя частиц и определяет, следует ли получать индивидуальное оптимальное положение и глобальное оптимальное положение, генерируемое новым раундом итераций в соответствии с вероятностью, тем самым добавляя случайность алгоритму роя частиц. По мере увеличения числа итераций случайность алгоритма роя частиц уменьшается, и он сходится к оптимальному решению. PMET-PSO позволяет проводить параллельные вычисления, что эффективно снижает временную сложность алгоритма MET-PSO.
MET-PSO, мембранные системы, генетический алгоритм, базовая станция
1. Zhu, S.F. Immune computing-based base station location planning in the TD-SCDMA network / S.F. Zhu, L. Fang, Z.Y. Chai // Journal on Communications. – 2011. -Vol. 32(1). – Pp. 106-93.
2. Tao, Y. Optimization for location of TD-SCDMA base stations based on immune algorithm / Y Tao // Computer Engineering and Applications. – 2011. – Vol. 47(31). – Pp. 206-208.
3. Adaptive offloading in mobile-edge computing for ultra-dense cellular networks based on genetic algorithm / Z. Liao, J. Peng, B. Xiong, J. Huang // Journal of Cloud Computing. – 2021. – Vol. 10(1). – C. 15. – DOI: 10.1186/s13677-021-00232-y.
4. Immune algorithm-based base station location optimization in the TD-SCDMA network / Y.-J. Zhang, C.-P. Mao, Y.-X. Zu, X.-Y. Sun // Tongxin Xuebao/Journal on Communications. – 2014. – Vol. 05. – Pp. 44-48. – DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.05.006.
5. The Current Condition and Developing Tendency of Mobile Communication Interconnection Technology / W. Zeng, Y. Jin, Z. Zhou, S. Yin // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2018. – Vol. 466(12). – C. 012088. – DOI: 10.1088/1757-899X/466/1/012088.
6. Xie, M. Optimal formation of a PEMFC-based telecom tower using Courtship Learning-based Water Strider Algorithm / M. Xie, L. Wang, H. Jafari // Energy Reports. – 2021. – Vol. 7. – Pp. 3225-3237. – DOI: 10.1016/j.egyr.2021.05.051.
7. Application of improved artificial immune network algorithm to optimization / Y. Zhao, Y. Yin, D. Fu [et al.] // 2008 2nd International Symposium on Systems and Control in Aerospace and Astronautics. – 2008. - Pp. 1-6. – DOI: 10.1109/ISSCAA.2008.4776253.
8. Mohamadi, H.E. Efficient algorithms for decision making and coverage deployment of connected multi-low-altitude platforms / H.E. Mohamadi, N. Kara, M. Lagha // Expert Systems with Applications. – 2021. – Vol. 184. – C. 115529. – DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115529.
9. Kennedy, J. Particle swarm optimization / J. Kennedy, R. Eberhart // Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks. – 1995. - Pp. 1942-1948. - Vol. 4. - DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968.
10. A New Path-Gain/Delay-Spread Propagation Model for Digital Cellular Channels / L.J. Greenstein, V. Erceg, Y.S. Yeh [et al.] // IEEE Transactions on Vehicular Technology. – 1997. - Vol. 46(2). - Pp. 477-485. - DOI: 10.1109/25.580786.
11. Хаустов, И.А. Применение эвристических алгоритмов в геоинформационных системах распределения базовых станций связи в условиях местности с плотной застройкой / И.А. Хаустов, С.С. Рылев, Р.А. Романов // Перспективное развитие науки, техники и технологий : Сборник научных статей материалы 8-й Международной научно-практической конференции, Курск, 24–25 октября 2018 года. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2018. – С. 218-220.
12. Новикова, Т.П. Математическая модель оптимального распределения работ в сетевых канонических структурах / Т.П. Новикова, О.В. Авсеева, А.И. Новиков // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. – 2013. – № 5(301). – С. 48-52.
13. Novikova, T.P. Production of Complex Knowledgebased Systems: Optimal Distribution of Labor Resources Management in the Globalization Context / T.P. Novikova, A.I. Novikov // Globalization and its socio-economic consequences : Proceedings, Rajecke Teplice, Slovak Republic: University of Zilina, 2018. – Pp. 2275-2281.
14. Тюриков, Е.В. О некоторых классах корректных задач мембранной теории выпуклых оболочек / Е. В. Тюриков // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. – 2020. – № 3(207). – С. 25-29. - DOI: 10.18522/1026-2237-2020-3-25-29.
15. Новикова, Т.П. К вопросу выбора методов принятия управленческих решений в социально-экономических системах / Т.П. Новикова // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. – 2015. – Т. 2, № 1(2). – С. 286-289. - DOI: 10.12737/14053.
16. Lee, H. A Preliminary Study of Machine-Learning-Based Ranging with LTE Channel Impulse Response in Multipath Environment / H. Lee, J. Seo // 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Asia, ICCE-Asia 2020. – 2020. – C. 9277218. – DOI: 10.1109/ICCE-Asia49877.2020.9277218.
17. Павлов, Д.С. Опыт реализации Gradient Domain Metropolis Light Transport / Д.С. Павлов, В.А. Фролов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. – 2018. – № 21. – С. 111-119.
18. Жулябин, Д.Ю. Возможности выбора местоположения базовой станции при проектировании беспроводных систем связи / Д.Ю. Жулябин // Перспективы развития технологий обработки и оборудования в машиностроении : Сборник научных статей 3-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием, Курск, 15–16 февраля 2018 года. – Курск: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2018. – С. 106-109.
19. Богданец, Е.С. Анализ точности позиционирования базовых станций в зависимости от плотности их расположения / Е.С. Богданец, В.А. Чистогова // Master's Journal. – 2018. – № 2. – С. 36-42.
20. Черемухин, Д.А. Проектирование базовой станции в заданном районе с учетом существующей электромагнитной обстановки: часть 2 / Д.А. Черемухин // Общество. – 2020. – № 4(19). – С. 28-36.
21. Оценка и обоснование необходимости пересмотра методических документов по измерению электромагнитного излучения от базовых станций сотовой связи / Н.В. Зайцева, Т.С. Уланова, А.Л. Пономарев [и др.] // Здоровье населения и среда обитания - ЗНиСО. – 2020. – № 5(326). – С. 29-35. - DOI: 10.35627/2219-5238/2020-326-5-29-35.
22. Чистогова, В. А. Зависимость точности метода precise point positioning от плотности расположения базовых GNSS-станций / В. А. Чистогова // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. – 2018. – № 1. – С. 297-299.
23. Старчевский, Ю.Л. Повышение эффективности взаимодействия между мобильными и базовыми станциями в помещении / Ю.Л. Старчевский, Н.В. Масолова, Р. Сахно // Актуальные проблемы социально-экономического развития общества : сборник трудов по материалам III научно-практической конференции филиала ФГБОУ ВО «КГМТУ» в г. Феодосия, Феодосия, 21 февраля 2018 года. – Феодосия, 2018. – С. 123-129.
24. Токарев, И.И. Алгоритм решения оптимизационной задачи выбора базовых станций для систем подвижной связи / И.И. Токарев, С.А. Олейникова // Интеллектуальные информационные системы : сборник трудов Международной научно-практической конференции. – Воронеж, 2019. – С. 81-83.
25. Иванова, И.А. Способы размещения базовых станций сотовой связи в населенных пунктах / И.А. Иванова // Инвестиции, строительство, недвижимость как драйверы социально-экономического развития территории и повышения качества жизни населения : сборник материалов IX Международной научно-практической конференции, Томск, 12–15 марта 2019 года. – Томск, 2019. – С. 866-870.
26. Филиппов, И.Ф. Анализ требований к базовым и абонентским станциям 5G / И. Ф. Филиппов // СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии. – 2020. – № 1-2. – С. 102-103.
27. Применение синергетического эффекта в разработке систем контроля мониторинга / Т.П. Новикова, К.В. Зольников, А.Ю. Кулай [и др.] // Цифровизация агропромышленного комплекса : сборник научных статей, Тамбов, 10–12 октября 2018 года. – Тамбов, 2018. – С. 279-281.
