Resumen de A metaheuristic and simheuristic approach for the p-hub median problem from a telecommunication perspective
Stephanie Milena Alvarez Fernandez
Los recientes avances en la industria de las telecomunicaciones ofrecen grandes oportunidades para ciudadanos y organizaciones en un mundo globalmente conectado, pero también presentan una gran cantidad de desafíos complejos que son diariamente enfrentados por técnicos e ingenieros. Algunos de estos desafíos se pueden modelar como problemas de optimización. Algunos ejemplos incluyen la asignación de recursos en redes de comunicación, la búsqueda de una topología de red que satisfaga ciertas propiedades asociadas con los requisitos de calidad de servicio, redes de multidifusión superpuestas y otras características importantes para la comunicación de origen a destino. El primer objetivo de esta tesis es proporcionar una revisión de la literatura de cómo se han utilizado estas técnicas, tradicionalmente, para tratar los problemas de optimización asociados a sistemas de telecomunicaciones, detectando las principales tendencias y desafíos. En particular, el estudio se centra en los problemas de diseño de red, enrutamiento y problemas de asignación de recursos. Debido a la naturaleza de estos problemas, este trabajo también analiza cómo se pueden combinar las técnicas metaheurísticas con metodologías de simulación para ampliar las capacidades de resolver problemas de optimización estocásticos. En seguida, se trata un popular problema de optimización con aplicaciones prácticas para redes de telecomunicaciones, el problema de la p mediana no capacitado, analizándolo desde escenarios deterministas y estocásticos. Este problema consiste en determinar el número de instalaciones (medianas) en una red, minimizando la suma de todos los costes o distancias desde un punto de demanda a la instalación más cercana. En general, el problema de la p mediana está ligado con la optimización de redes de telecomunicaciones y de transporte, y buscan minimizar el costo de transporte o establecimiento. Luego, para resolverlo se proponen dos algoritmos inmunológicos y un algoritmo metaheurístico de dos etapas basado en la combinación de técnicas aleatorias sesgadas con un marco de búsqueda local iterado y su integración con la técnica de simulación de Monte Carlo. La eficiencia de los algoritmos se prueba realizando una serie de test computacionales utilizando algunas de las instancias más empleadas en la literatura, obteniendo unos resultados que demostraron el óptimo desempeño de los algoritmos propuestos en instancias pequeñas y grandes al resolverlas en cuestión de segundos y a un bajo costo computacional. Finalmente, se presenta una aplicación ilustrativa del problema de la p mediana, así como algunas ideas sobre nuevas posibilidades para ello, que extienden la metodología propuesta a problemas de la vida real.
