KR101134196B1

KR101134196B1 - 무선 통신 네트워크에서 ａｂｃ 알고리즘을 이용하는 ｌａｐ 최적 설계 방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR101134196B1
Application number: KR1020110008869A
Authority: KR
Inventors: 김성수; 변지환
Original assignee: 강원대학교산학협력단
Priority date: 2011-01-28
Filing date: 2011-01-28
Publication date: 2012-04-09

Abstract

본 발명의 실시예들은 무선 통신 네트워크에서 LAP 그룹핑 문제에서 업데이트 비용 및 페이징 비용의 평가함수를 최적화할 수 있는 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법 및 그 장치에 관련된다. 무선통신 네트워크에서는 사용자의 이동에 따라 핸드오프 요청이 발생하며, 이에 따라 로밍(Roaming) 대상의 모바일 터미널을 찾는다. 또한, 무선 통신 네트워크에서는 이동 단말의 현재 위치에 해당하는 모바일 터미널을 검색하여, 사용자의 위치를 관리할 수 있다.

Description

무선 통신 네트워크에서 ＡＢＣ 알고리즘을 이용하는 ＬＡＰ 최적 설계 방법 및 그 장치{OPTIMAL DESIGNING METHOD AND DEVICE OF LOCATION AREA PLANNING USING ARTIFICAL BEE COLONY IN WIRELESS COMMUNICATION NETWORK}

아래 실시예들은 무선 통신 네트워크에서 LAP 그룹핑 문제에서 업데이트 비용 및 페이징 비용의 평가함수를 최적화할 수 있는 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법 및 그 장치에 관련된다.

무선통신 네트워크에서는 사용자의 이동에 따라 핸드오프 요청이 발생하며, 이에 따라 로밍(Roaming) 대상의 모바일 터미널을 찾는다. 또한, 무선 통신 네트워크에서는 이동 단말의 현재 위치에 해당하는 모바일 터미널을 검색하여, 사용자의 위치를 관리할 수 있다.

이러한 과정을 이동성 위치 관리(Mobility Location Management)라 할 수 있으며, 이동성 위치 관리는 무선 통신 네트워크 서비스에서 비용 및 효율적인 측면에서 중요한 요소이다.

예컨대, 무선 통신 네트워크에서는 고객 위치 정보의 효율적인 관리에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 연구 전략에는 리포팅셀(Reporting cell) 방법 및 LAP(Location Area Planning) 방법이 있다.

LAP 기법은 무선 통신 네트워크 서비스가 도달 가능한 범위를 LA(Location Area)로 분할하여 구분한다. 그리고, 각각의 LA는 연속된 셀들로 구성되며, 각 셀의 기지국은 각 셀이 어느 LA에 속하는지를 식별한다. 따라서, 기지국은 이동 단말이 어느 LA에 속하는 지 알 수 있으므로, 기지국은 사용자가 새로운 LA에 속하는 셀로 이동하는 경우에 해당 셀의 위치를 업데이트한다. 또한, 무선 통신 시스템은 특정 이동 단말에 대한 통화 요청이 발생하면, LA안에 위치한 모든 셀을 탐색하고, 이동 단말에 대응하여 마지막으로 업데이트된 위치를 통지할 수 있다. 이러한 LAP 기법에서는 총 위치 관리 비용을 최소화하기 위한 LA 그룹을 설정하는 것이 중요할 수 있다.

이를 위하여, LAP 기법에서는 LA 그룹을 설정하기 위한 최적 또는 좋은 해를 탐색하기 위한 알고리즘이 연구되고 있다. 그러나, 기존의 알고리즘에서는 다수의 파라미터를 사용하기 때문에, 파라미터 값을 어떻게 설정하느냐에 따라 수렴 및 최적해의 탐색 결과가 달라질 수 있다.

본 발명의 실시예에 의하면, 무선 통신 네트워크에서 종래의 방식보다 효과적으로 최적해 및 최선해를 도출할 수 있는 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법 및 그 장치를 제공한다.

특히, 본 발명의 실시예에 의하면, 각 셀에 대한 해의 평가값을 기초로 하는 랭킹 전략을 이용하여, 종래의 ABC 알고리즘을 개선할 수 있는 LAP 최적 설계 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 해군의 해의 수 이외에 각 해의 더 좋은 이웃해 탐색 최대 수를 중요한 파라미터로 간주하여 보다 효율적인 위치 관리 알고리즘을 적용할 수 있는 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법 및 그 장치를 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치는 무선 통신 네트워크에 포함된 셀들에 대한 적어도 하나의 해를 초기 생성하는 초기 생성부와, 적어도 하나의 탐색 유닛을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 해당하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들에 대한 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 업데이트부와, 상기 업데이트된 결과의 해들을 평가값의 크기 순으로 랭킹시키고, 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하는 랭킹 전략 처리부와, 미리 설정된 종료 조건에 따른 반복 알고리즘을 이용하여, 상기 셀들에 해당하는 최선해 또는 최적해를 도출하는 종료 처리부를 포함한다.

이때, 상기 초기 설정부는 상기 셀들에 대한 해의 수를 제한하는 파라미터 및 상기 적어도 하나의 탐색 유닛 각각의 수를 제한하는 파라미터 중 적어도 하나를 설정할 수 있다.

또한, 상기 랭킹 전략 처리부는 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 나쁜 하나 이상의 해를 탈락시킬 수 있다.

또한, 상기 랭킹 전략 처리부는 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하되, 상기 새로운 해를 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각의 평가값에 반비례하는 확률을 가진 해로서 생성할 수 있다.

또한, 상기 업데이트부는 제1 탐색 유닛(Employed bee)을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 제1 업데이트부와, 제2 탐색 유닛(onlooker bee)을 이용하여, 상기 제1 업데이트부에 의해 업데이트된 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 및 상기 제2 탐색 유닛에 의해 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 다시 업데이트하는 제2 업데이트부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 종료 처리부는 상기 셀들에 대응하는 해의 횟수 카운터 값을 기초로, 기준치 이상의 횟수 카운터 값을 가진 해를 탈락시킬 수 있다.

또한, 상기 미리 설정된 종료 조건은 상기 셀들에 대한 해에 대하여 세대 수를 제한하는 조건, 시간 제한을 나타내는 조건 중 적어도 하나가 될 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법은 무선 통신 네트워크에 포함된 셀들에 대한 적어도 하나의 해를 초기 생성하는 단계와, 적어도 하나의 탐색 유닛을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 해당하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들에 대한 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 단계와, 상기 업데이트된 결과의 해들을 평가값의 크기 순으로 랭킹시키고, 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하는 단계와, 미리 설정된 종료 조건에 따른 반복 알고리즘을 이용하여, 상기 셀들에 해당하는 최선해 또는 최적해를 도출하는 단계를 포함한다.

이때, 상기 위치 관리 장치의 동작 방법은 상기 셀들에 대한 해의 수를 제한하는 파라미터 및 상기 적어도 하나의 탐색 유닛 각각의 수를 제한하는 파라미터 중 적어도 하나를 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 위치 관리 장치의 동작 방법은 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 나쁜 하나 이상의 해를 탈락시키는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 새로운 해를 생성하는 단계는 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하되, 상기 새로운 해를 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각의 평가값에 반비례하는 확률을 가진 해로서 생성할 수 있다.

또한, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 단계는 제1 탐색 유닛(Employed bee)을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하는 단계와, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 단계와, 제2 탐색 유닛(onlooker bee)을 이용하여, 상기 제1 업데이트부에 의해 업데이트된 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 더 탐색하는 단계와, 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 및 상기 제2 탐색 유닛에 의해 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 다시 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 위치 관리 장치의 동작 방법은 상기 셀들에 대응하는 해의 횟수 카운터 값을 기초로, 상기 셀들에 대응하는 해 중에서 기준치 이상의 횟수 카운터 값을 가진 해를 탈락시키는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 의하면, 기존의 휴리스틱 알고리즘의 장점뿐 아니라 다양한 문제를 보다 쉽게 적용할 수 있는 최적해 수렴 및 탐색 방법을 제시할 수 있다.

특히, 본 발명의 실시예에 의하면, 각 셀들을 어느 LA 그룹으로 할당할 것인 지를 최적화하는데 랭킹 전략을 사용함으로써, 기존의 ABC(Artificial Bee Colony) 알고리즘을 개선시키고, 위치 관리에 따른 총 비용을 최소화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법을 설명하기 위한 셀의 예시이다.
도 2는 도 1에 도시된 그룹 1 내지 3에 대한 해의 예시를 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법을 수행하는 위치 관리 장치의 구성을 보여주는 도면.
도 4 및 도 5는 도 3에 도시된 랭킹 전략 처리부의 동작을 설명하기 위한 셀의 예시를 보여주는 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법의 동작을 설명하기 위한 도면.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

위치 관리를 기반으로 하는 무선 통신 네트워크에서, 위치 업데이트(location update) 및 페이징(paging)의 두 신호를 처리하는 과정에서 발생하는 비용들은 트레이드오프(trade-off) 관계이다. 예를 들어, 이동 단말의 위치 등록 비용을 감소시킬 경우 탐색 페이징 비용이 증가한다. 따라서, 이러한 무선 통신 네트워크에서는 이동 단말의 위치 업데이트 비용 및 페이징 비용을 적절하게 조절하여, 총 비용 함수를 최소화하는 것이 중요할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법은 각 셀들을 어느 LA 그룹으로 할당할 것인 지를 최적화하고, 랭킹 전략을 통해 최적해로 효율적으로 수렴시킴으로써, 기존의 ABC(Artificial Bee Colony) 알고리즘을 개선시키고, 위치 관리에 따른 총 비용을 최소화할 수 있다.

이를 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법은 먼저, 셀을 m 개의 LA에 할당하는 의사 결정을 수행한다. 상기의 의사 결정은 아래의 수학식 1과 같이, 총 비용 평가 함수를 이용하는 LAP 정수계획모형(Integer programming)으로 나타낼 수 있다.

[수학식 1]

상기의 수학식 1은 위치 업데이트 비용(location update cost)에 해당하는 핸드오프 비용(즉, 다른 LA에 할당어 있는 두 셀간의 핸드오프 트래픽 비용) 및 Paging Cost(즉, 특정 통화요구에 대한 이동체를 탐색하기 위한 탐색 비용)를 고려한 총비용 함수이다. 그리고, h(i,j)는 셀 i에서 셀 j로 이동하는 트래픽 양을 나타내고,

는 셀 j의 통화요구량을 나타낸다.

는 셀 j가 속하는 LA의 셀 수를 나타내고, C는 위치 등록 업데이트 상수를 나타낸다.

아래의 수학식 2 내지 4를 이용하여, 모든 셀을 하나의 LA에만 할당될 수 있도록 제한할 수 있다.

[수학식 2]

여기서,

는 셀 i가 LA인 k에 할당되었을 경우에는 1이지만, 다른 경우, 0으로 설정되는 이진 변수이다.

[수학식 3]

[수학식 4]

여기서,

는 셀 i 및 셀 j가 같은 LA인 k에 할당되었을 경우에 1이고, 다른 경우 0인 이진 변수이다. 또한,

는 셀 i와 셀 j가 같는 LA에 할당되면 1이고, 다른 경우, 0인 이진 변수이다.

각 LA에서 수용할 수 있는 통화 요구용량은 아래의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있고, 각 LA에 포함될 수 있는 최대 셀의 수는 아래의 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 5]

[수학식 6]

여기서,

는 LA인 k에서 수용할 수 있는 통화 요구 최대 용량을 나타내고,

는 LA인 k에 포함될 수 있는 최대 셀의 수를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법을 설명하기 위한 셀의 예시이다. 상기 예시된 셀은 0 내지 15로 구분된 셀로서, LA 그룹 1 내지 3 중 하나로 할당될 수 있다.

여기서, 업데이트 비용은 서로 다른 LA들 간의 경계면에서 발생하므로, 모든 경계면들의 핸드오프 트래픽양을 상기 업데이트 비용으로 계산하도록 한다. 예컨대, LA 그룹 1(100)과 LA 그룹 2(200) 사이에는 셀 1과 2간의 핸드오프 트래픽, 셀 2와 5간의 핸드오프 트래픽, 셀 5와 6간의 핸드오프 트래픽량이 발생하게 되고 이 두 지역 사이에는 그만큼의 업데이트 비용이 발생한다.

특정 LA 그룹 내 어느 한 셀에서 통화 요구가 발생하면, 위치 관리 장치는 상기 통화 요구를 발생시킨 셀이 포함된 LA 그룹에 해당하는 모든 셀을 페이징함으로써, 각 LA별 페이징 비용을 계산할 수 있다.

즉, 셀 i의 탐색 비용은 셀 i의 통화 요구량의 탐색 공간(해당 LA에 속한 셀의 수)을 곱하여 계산할 수 있다. 따라서, LA 그룹 1 의 셀 0 에서 통화요구량만큼 통화 요구를 할 경우, LA 그룹 1 에 할당되어 있는 모든 셀 0, 1, 4, 5, 8, 9, 12 에 통화요구량만큼의 페이징 신호를 보내게 된다. 이 경우, 셀 0 의 통화요구량에 대한 페이징 비용은 셀의 수 7과 셀 0에서의 통화요구량을 곱하여 얻을 수 있다. 이러한 방법은 다른 셀 1, 4, 5, 8, 9, 12 에도 적용할 수 있으며, LA 그룹 2 및 3에도 적용할 수 있다.

아래의 표 1에 입력된 데이터를 이용하여, 도 1의 예시를 실험할 수 있다.

[표 1]

여기서,

는 셀 j의 통화 요구량의 실험 데이터이고,

는 셀 j로 들어오는 핸드오프 트래픽 양의 실험 데이터를 나타낸다. 이러한 실험 데이터 값을 이용하여, 업데이트 비용, 페이징 비용 및 목적 함수의 값에 해당하는 총 비용과 call당 비용을 구할 수 있다.

업데이트 비용은 각 LA 그룹의 경계면을 이루는 셀 1, 2, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13에서 발생할 수 있다. 따라서, LA 그룹 1 및 2의 경계면에서의 트랙픽량의 합을 계산하면 h(1,2) + h(2,1) + h(2,5) + h(5,2) + h(5,6) + h(6,5) = 38.25 + 193.5 + 78.667 + 38.25 + 108.333 + 78.667 = 535.667 이고, LA 그룹 2와 3의 경계면에서의 트랙픽량의 합은 h(6,10) + h(10,6) + h(6,11) + h(11,6) + h(7,11) + h(11,7) = 276.333 + 108.333 + 190.4 + 89.667 = 963.466이고, 또, LA 그룹 1과 3의 경계면에서의 트랙픽량의 합은 h(5,10) + h(10,5) + h(9,10) + h(10,9) + h(9,13) + (h(13,9) + h(12,13) + h(13,12) = 276.333 + 78.667 + 276.333 + 358.167 + 96.25+ 102.333 = 1642.5이다. 따라서, 상기 실시예에서의 업데이트 비용은 수학식 1의 상수 C를 10으로 설정한 경우, 10 x (545.667 + 963.466 + 1642.5) = 31416.3으로 산출할 수 있다.

또한, 페이징 비용은 LA 그룹별로 각 셀의 통화요구량의 합을 구한 다음 해당 LA 그룹의 셀 수를 곱한 다음 모두 합하여 계산할 수 있다. 즉, LA 그룹 1에 대한 통화 요구량의 합은 (517 + 573 + 642 + 951 + 251 + 224 + 25) x 7 = 22281이고, LA 그룹 2에 대한 통화 요구량의 합은 (155 + 407 + 526 + 509) x 4 = 5988이고, LA 그룹 3에 대한 통화 요구량의 합은 (841 + 600 + 540 + 695 + 225) x 5 =14505이다. 따라서, 상기 실시예에서의 페이징 비용은 (22281 + 5988 + 14505) = 42774로 산출할 수 있다.

이에 따라, 총 비용은 업데이트 비용과 페이징 비용의 합인 74190.3으로 산출할 수 있고, 통화 call 당 비용은 총 비용을 전체 콜의 합으로 나눈 값으로서, 총 비용 74190.3을 4X4 예제의 전체 통화요구량 7581로 나눈 결과인 9.786으로 산출할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 그룹 1 내지 3에 대한 해의 예시를 보여준다.

도 2를 참조하면, 각 셀번호에 대하여 설정된 LA 그룹 번호(LA Number)을 볼 수 있다. 따라서, LA 그룹 1은 셀 번호 0, 1, 4, 5, 8, 9, 12는 LA 그룹 1에 해당하고, 셀 번호 2, 3, 6, 7은 LA 그룹 2에 해당하고, 셀 번호 10, 11, 13, 14, 15는 LA 그룹 3에 해당한다. 도 2에서는 이러한 해를 정수(integer)형 자료구조로서 표현하였기 때문에, LA 그룹의 구조를 명확히 판단하여 비교 및 분석이 용이하고 프로그램을 효율적으로 운영할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법에서는 ABC 기법을 기반으로 하여, 무선 통신 네트워크의 전체 셀을 1차원 배열로서 표현한다. 그리고, LA 그룹 수만큼의 그룹 번호를 각 셀마다 정수형의 난수를 발생시킴으로써, 해를 생성할 수 있다.

도 3은 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법을 수행하는 위치 관리 장치의 구성을 보여주는 도면이다.

도 3을 참조하면, 상기 위치 관리 장치(300)는 초기 생성부(310), 제1 업데이트부(320), 제2 업데이트부(330), 랭킹 전략 처리부(340) 및 종료 처리부(330)를 포함한다.

초기 생성부(310)는 상기 무선 통신 네트워크에 포함된 셀들에 대한 적어도 하나의 해를 초기 생성한다. 이때, 초기 생성부(310)는 상기 셀들에 대한 해의 수를 제한하는 파라미터 및 상기 적어도 하나의 탐색 유닛 각각의 수를 제한하는 파라미터 중 적어도 하나를 설정할 수 있다.

업데이트부(미도시됨)는 탐색 유닛을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들(이하, '초기 해'라 칭함) 각각에 해당하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들에 대한 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트한다. 여기서, 상기 업데이트부는 본 발명의 일 실시에에 따라 두 개의 탐색 유닛을 이용할 수 있으며, 이에 따라 제1 업데이트부(320) 및 제2 업데이트부(330)를 포함할 수 있다.

제1 업데이트부(320)는 제1 탐색 유닛(Employed bee)을 이용하여, 상기 초기 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트한다.

제2 업데이트부(330)는 제2 탐색 유닛(onlooker bee)을 이용하여, 상기 제1 업데이트부에 의해 업데이트된 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 및 상기 제2 탐색 유닛에 의해 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 다시 업데이트한다.

랭킹 전략 처리부(340)는 상기 업데이트부에 의해 업데이트된 결과의 해들을 평가값의 크기 순으로 랭킹시키고, 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성한다.

종료 처리부(350)는 미리 설정된 종료 조건에 따른 반복 알고리즘을 이용하여, 상기 셀들에 해당하는 최선해 또는 최적해를 도출한다.

여기서, 랭킹 전략 처리부(340)는 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 나쁜 하나 이상의 해를 탈락시킬 수 있다.

그리고, 랭킹 전략 처리부(340)는 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 새로운 해를 생성함에 따라 상기 생성된 새로운 해의 각 요소들은 기존의 해 및 탈락된 해에 비해 평가값이 더 우수할 수 있다.

나아가, 랭킹 전략 처리부(340)는 도 4에 도시된 바와 같이, 4개의 기존 해들 중 평가 값(cost)이 가장 나쁜 해(예컨대, Food source 3)를 탈락시킬 수 있다.

그리고, 랭킹 전략 처리부(340)는 상기 기존 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해(Food source 2, 4)의 요소들을 기초로, 도 5에 도시된 바와 같이 새로운 해(New Food source)를 생성할 수 있다.

여기서, 평가값이 좋은 해(Food source 2)의 첫번째 셀은 LA 그룹 1에 해당되고, 평가값이 좋은 다른 해(Food source 4)의 첫번째 셀은 LA 그룹 2에 해당되므로, 상기 새로운 해(New Food source)의 첫번째 셀은 LA 그룹 1 또는 LA 그룹 2 중 하나가 될 것이다. 상기 새로운 해의 첫번째 셀이 상기 LA 그룹 1 또는 LA 그룹 2 각각으로 할당될 확률은 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해의 각각의 평가값에 반비례하며, 이러한 점은 아래의 수학식 7을 통해 알 수 있다.

[수학식 7]

이와 같이 상기 새로운 해의 첫번째 셀은 50.46%의 확률로서 LA 그룹 1에 할당될 수 있고, 49.54%의 확률로서 LA 그룹 2에 할당될 수 있다. 마찬가지로, 상기 새로운 해의 다른 셀들에 대한 확률도 계산될 수 있다. 이처럼 본 발명의 실시예에 따른 위치 관리 장치는 새로운 셀들을 포함하는 해를 생성하여 해군에 투입함으로써, 더 좋은 해로 수렴시킬 수 있다.

한편, 상기 종료 처리부(350)는 상기 셀들에 대응하는 해가 미리 설정된 기준치 이상의 횟수 카운터 값을 가졌는 지를 판단하고, 상기 판단 결과를 기초로, 상기 기준치 이상의 횟수 카운터 값에 대응하는 해를 탈락시킬 수 있다.

이를 위하여, 제1 업데이트 부(320) 및 제2 업데이트 부(330)는 각각의 업데이트를 수행할 때, 업데이트 대상의 해의 횟수 카운터 값을 증가시켜 설정하고, 이후, 상기 종료 처리부(350)는 상기 횟수 카운터 값을 기초로, 상기 기준치 이상의 횟수 카운터 값에 대응하는 해를 검출하여 탈락시킬 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 600 단계는 적어도 하나 이상의 파라미터를 초기 설정한다. 여기서, 상기 하나 이상의 파라미터는 본 발명의 일 실시예에 따라 해(Food source)의 수, 각 해의 이웃해를 찾기 위한 제1 탐색 유닛(Employed bee)의 수, 각 해의 평가값의 확률에 따라 추가적으로 이웃해를 찾는 제2 탐색 유닛(Onlooker bee)의 수가 될 수 있다. 그리고, 600 단계는 이러한 파라미터들을 모두 같은 값으로 설정할 수 있으며, 이하에서는 SN이라 칭한다.

또한, 600 단계는 각 해의 더 좋은 이웃해 탐색 최대 수(Limit), 종료 조건(세대 수, 사용자가 제시한 시간제한 등)을 결정할 수 있다.

601 단계는 각 셀에 대하여 가능한 LA 그룹을 랜덤하게 할당하고, 상기 할당된 LA 그룹들을 기초로, 적어도 하나 이상의 초기 해들의 초기 해군을 생성한다. 여기서, 초기 해는 효율적인 해 생성을 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 주위와 트래픽 유동량이 많은 셀을 LA 그룹의 중심에 위치할 확률을 높일 수 있도록 할 수 있다. 즉, 트래픽 유동량이 많은 셀이 각 LA 그룹의 중심에 위치함으로써, LA 그룹간의 핸드오프 트래픽 비용을 줄일 수 있기 때문이다.

602 단계는 각 초기 해에 대한 제1 탐색 유닛(Employed bee)을 선택하고, 상기 선택된 제1 탐색 유닛을 이용하여 각 초기 해들의 지역 탐색을 위한 이웃 해를 탐색한다.

603 단계는 602 단계에 의해 탐색된 이웃 해의 평가값이 이전 해(즉, 상기 탐색 대상의 초기 해)의 평가값보다 더 좋은 지를 판단하고, 더 좋은 경우, 604 단계는 상기 탐색된 이웃 해를 상기 탐색 대상의 초기 해에 대응하여 업데이트하고, 탐색 시도 횟수 카운터 값(즉, 해당 Food source의 Trial)을 0으로 설정한다. 반면, 더 좋지 않은 경우, 605 단계는 상기 탐색 대상의 초기 해에 대응하는 횟수 카운터 값을 증가 시킨다.

606 단계는 제2 탐색 유닛(onlooker bee)을 이용하여 603 단계 내지 605 단계에 의한 업데이트 결과의 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각에 해당하는 이웃 해를 탐색한다.

다시 말해서, 606 단계는 상기 업데이트된 결과에 해당하는 모든 해의 이웃 해를 탐색하고, 갱신된 초기 해군의 모든 해를 이용하여 각 해의 평가값(즉, i번째 Food source의 평가값

)에 비례하는 확률 식을 기초로, 가장 좋은 해들의 이웃 해를 탐색할 수 있다.

상기의 확률 식은 아래의 수학식 8와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 8]

이를 위하여, 607 단계는 수학식 8에 의해 선택된 해의 평가값을 상기 해의 이웃 해에 대응하는 평가값과 비교한다. 607 단계의 비교 결과, 상기 이웃 해의 평가값이 상기 선택된 해의 평가값보다 더 좋은 경우, 608 단계는 상기 이웃 해를 상기 선택된 해에 대응하여 업데이트하고, 상기 업데이트된 해의 횟수 카운터 값을 0으로 설정한다. 반면, 607 단계의 비교 결과, 상기 이웃 해의 평가값이 상기 선택된 해의 평가값보다 좋지 않은 경우, 609 단계는 상기 선택된 해의 횟수 카운터 값을 증가시킨다. 상기의 606 단계 내지 609 단계의 수행은 제2 탐색 유닛(onlooker bee)에 의해 수행될 수 있다. 이에 따라, 상기 제2 탐색 유닛은 평가값이 우수한 해의 이웃해를 추가적으로 보다 세밀하게 탐색할 수 있다.

610 단계는 랭킹(ranking) 전략을 기초로, 우수한 해들을 미리 정한 수만큼 선택하고, 평가함수 값에 비례하는 확률을 기초로, 새로운 해를 생성한다. 이러한 생성을 통해 최적해 및/또는 최선해가 효과적으로 수렴될 수 있다. 또한, 610 단계는 평가함수 값에 비례하는 확률을 기초로, 우수하지 않은 해를 탈락시킬 수 있다.

611 단계는 상기 610 단계에 의해 생성된 해 및 탈락되지 않은 해 중 횟수 카운터 값(trial)이 가장 큰 해(Food source)를 선택하고, 상기 선택된 해의 횟수 카운터 값이 미리 설정된 기준치보다 큰 지를 판단한다.

상기 611 단계의 판단 결과, 상기 선택된 해의 횟수 카운터 값이 미리 설정된 기준치보다 큰 경우, 612 단계는 상기 선택된 해의 이웃해를 탐색하지 않기 위하여 상기 기준치보다 큰 횟수 카운터 값에 해당하는 해를 탈락시킨다. 이에 따라, 상기 기준치 이상 업데이트되지 않은 해가 탈락될 수 있다.

상기 611 단계의 판단 결과, 상기 선택된 해의 횟수 카운터 값이 미리 설정된 기준치보다 크지 않은 경우, 613 단계는 미리 설정된 종료 조건(예컨대, 세대 수, 사용자가 제시한 시간제한)을 충족하는 지를 판단하여 상기 위치 관리 장치의 동작을 종료한다.

이처럼, 본 발명의 실시예에 의한 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적화 방법은 랭킹 전략을 이용하여 ABC 기법을 개선시킴으로써, LAP 문제의 총비용을 최소화하기 위한 최적해 및/또는 최선해를 제한된 자원내에서 효율적으로 탐색할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims

무선 통신 네트워크에 포함된 셀들에 대한 적어도 하나의 해를 초기 생성하는 초기 생성부;
적어도 하나의 탐색 유닛을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 해당하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들에 대한 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 업데이트부;
상기 업데이트된 결과의 해들을 평가값의 크기 순으로 랭킹시키고, 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하는 랭킹 전략 처리부; 및
미리 설정된 종료 조건에 따른 반복 알고리즘을 이용하여, 상기 셀들에 해당하는 최선해 또는 최적해를 도출하는 종료 처리부
를 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 초기 설정부는
상기 셀들에 대한 해의 수를 제한하는 파라미터 및 상기 적어도 하나의 탐색 유닛 각각의 수를 제한하는 파라미터 중 적어도 하나를 설정하는
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 랭킹 전략 처리부는
상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 나쁜 하나 이상의 해를 탈락시키는
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 랭킹 전략 처리부는
상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하되, 상기 새로운 해를 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각의 평가값에 반비례하는 확률을 가진 해로서 생성하는
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 업데이트부는
제1 탐색 유닛(Employed bee)을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 제1 업데이트부; 및
제2 탐색 유닛(onlooker bee)을 이용하여, 상기 제1 업데이트부에 의해 업데이트된 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 및 상기 제2 탐색 유닛에 의해 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 다시 업데이트하는 제2 업데이트부
를 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 종료 처리부는
상기 셀들에 대응하는 해의 횟수 카운터 값을 기초로, 기준치 이상의 횟수 카운터 값을 가진 해를 탈락시키는
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 미리 설정된 종료 조건은
상기 셀들에 대한 해에 대하여 세대 수를 제한하는 조건, 시간 제한을 나타내는 조건 중 적어도 하나인
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치.
무선 통신 네트워크에 포함된 셀들에 대한 적어도 하나의 해를 초기 생성하는 단계;
적어도 하나의 탐색 유닛을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 해당하는 이웃 해를 탐색하고, 상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들에 대한 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 단계;
상기 업데이트된 결과의 해들을 평가값의 크기 순으로 랭킹시키고, 상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하는 단계;
미리 설정된 종료 조건에 따른 반복 알고리즘을 이용하여, 상기 셀들에 해당하는 최선해 또는 최적해를 도출하는 단계
를 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항에 있어서,
상기 셀들에 대한 해의 수를 제한하는 파라미터 및 상기 적어도 하나의 탐색 유닛 각각의 수를 제한하는 파라미터 중 적어도 하나를 설정하는 단계
를 더 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항에 있어서,
상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 나쁜 하나 이상의 해를 탈락시키는 단계
를 더 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항에 있어서,
상기 새로운 해를 생성하는 단계는
상기 랭킹 결과에 의해 평가값이 좋은 하나 이상의 해들을 기초로 상기 셀들에 대한 새로운 해를 생성하되, 상기 새로운 해를 상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각의 평가값에 반비례하는 확률을 가진 해로서 생성하는
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항에 있어서,
상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 단계는
제1 탐색 유닛(Employed bee)을 이용하여, 상기 초기 생성된 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 탐색하는 단계;
상기 초기 생성된 해들 및 상기 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 업데이트하는 단계;
제2 탐색 유닛(onlooker bee)을 이용하여, 상기 제1 업데이트부에 의해 업데이트된 해들 중 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 각각에 대응하는 이웃 해를 더 탐색하는 단계; 및
상기 평가값이 좋은 하나 이상의 해들 및 상기 제2 탐색 유닛에 의해 탐색된 이웃 해들 각각의 평가값을 기초로, 상기 셀들에 대한 해를 다시 업데이트하는 단계
를 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항에 있어서,
상기 셀들에 대응하는 해의 횟수 카운터 값을 기초로, 상기 셀들에 대응하는 해 중에서 기준치 이상의 횟수 카운터 값을 가진 해를 탈락시키는 단계
를 더 포함하는 LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항에 있어서,
상기 미리 설정된 종료 조건은
상기 셀들에 대한 해에 대하여 세대 수를 제한하는 조건, 시간 제한을 나타내는 조건 중 적어도 하나인
LAP 최적 설계를 위한 위치 관리 장치의 동작 방법.
제8항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.