Une approche basée sur la programmation par contraintes pour affecter des cellules à des commutateurs dans les réseaux cellulaires pour mobiles

Résumé

Cet article propose une approche basée sur la programmation par contraintes pour résoudre le problème bien connu dans les réseaux de communications personnelles qui est celui de l’affectation de cellules à des commutateurs. Il s’agit de déterminer une affectation des différentes cellules du réseau à des commutateurs (dont les localisations sont fixes et connues), qui minimiserait une fonction de coûts composée des coûts de relève entre toutes les cellules d’une part, et des coûts de liaison entre cellules et commutateurs d’autre part. De plus, toute solution devrait respecter la contrainte de capacité de chaque commutateur. Considérant qu’il s’agit là d’un problème NP-difficile, l’idée de base pour le résoudre consiste à concevoir des techniques de filtrage efficaces pour réduire l’espace de recherche sur lequel des algorithmes de contrôle seront appliqués dans le but d’aboutir à des solutions proches de l’optimum. Les résultats obtenus montrent qu’une bonne utilisation des contraintes donne des solutions exactes pour des réseaux de taille moyenne, et des solutions assez voisines de celles obtenues par la recherche avec tabous, qui se trouve être la meilleure heuristique à date fournissant de bonnes solutions sur des réseaux de grande taille.

Abstract

This paper discusses the problem of assigning cells to switches in mobile networks. It can be summed up as finding an optimal assignment of cells to switches in order to minimize a cost function composed of the cost of handoff between cells and the cost of cabling between cells and switches. We propose here an algorithm based on constraint programming for this problem. The choice of this method is motivated by its active use of constraints in the search for solutions, which in turn leads to the reduction of the search space and the difficulty of the problem. We introduce a new Constraint Optimization Problem model for assigning cells to switches, a definition of a lower bound on the cost of each cell and a development of search strategies, leading to an efficient way of finding the best solutions. Results showed that our algorithm leads to an optimum solution for medium size networks and can find good solutions for large size networks.