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IEEE computational intelligence magazine v.12 no.1, 2017년, pp.29 - 41   SCIE
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Modeling the Tracking Area Planning Problem Using an Evolutionary Multi-Objective Algorithm

Chen, Lei ; Liu, Hai-Lin ; Fan, Zhun ; Xie, Shengli ; Goodman, Erik D. ;
  • 초록  

    When planning the Tracking Areas (TAs) for a Long Term Evolution (LTE) network, the main concern of mobile operators is to achieve the minimization of both location update cost and paging cost. This paper proposes a new green field TA planning model using multi-objective optimization with constraints, aiming at finding a better trade-off between the two conflicting objectives. This new model integrates the network geographical information, therefore making it more realistic. Considering the impact of constraints, we design an evolutionary multi-objective algorithm based on a population decomposition strategy for the proposed model. Information about infeasible solutions can be fully utilized by population decomposition and thus the algorithmic efficiency can be greatly improved. A new coding scheme inspired by the famous four-color theorem is specially designed for this multi-objective TA planning model. Computer simulations are conducted and the quality of the new model is confirmed by comparing the results of the multi-objective model with those of a single-objective model. The essential role of the population decomposition strategy has also been identified by comparing the proposed algorithm with the Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D).


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