KR101642217B1 - Lap를 위한 생물지리학적 최적화 방법 및 시스템 - Google Patents

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lap
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김성수
변지환
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강원대학교산학협력단
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Abstract

LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법은 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA(Location Area)에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징 비용과 관련된 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정하는 단계; 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 단계; 및 상기 생물지리학적 최적화 기법에 따라 상기 목적 함수가 최적화되도록 상기 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계를 포함한다.

Description

LAP를 위한 생물지리학적 최적화 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM OF BIOGEOGRAPHY BASED OPTIMIZATION FOR LOCATION AREA PLANNING}
본 발명은 무선통신 네트워크에서 이동성 위치 관리(mobility location management)의 LAP(Location Area Planning)에 대한 기술로서, LAP를 위한 생물지리학적(biogeography) 최적화 시스템 및 그 방법에 관한 기술이다.
무선통신 네트워크에서는 사용자의 이동에 따라 핸드오프 요청이 발생하며, 이에 따라 로밍(roaming) 대상의 이동 단말이 탐색된다. 이 때, 탐색되는 이동 단말의 현재 위치를 관리하는 기술이 이동성 위치 관리이며, 이동성 위치 관리는 무선통신 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 방법이 있다.
LAP는 무선통신 네트워크 서비스가 도달 가능한 범위를 LA(Location Area)로 분할하여 구분한다. 각각의 LA는 연속된 셀들로 구성되며, 각 셀의 기지국은 각 셀이 어느 LA에 속하는지를 식별한다. 따라서, 기지국은 이동 단말이 어느 LA에 속하는지 알 수 있으므로, 기지국은 사용자가 새로운 LA에 속하는 셀로 이동하는 경우에 해당 셀의 위치를 업데이트한다. 또한, 무선통신 시스템은 특정 이동 단말에 대한 통화 요청이 발생하면, LA 안에 위치한 모든 셀을 탐색하고, 이동 단말에 대응하여 마지막으로 업데이트된 위치를 통지할 수 있다.
이러한 LAP 방법에서는 총 위치 관리 비용을 최소화하기 위한 LA 그룹화가 중요하다. 이에, 본 명세서에서는 총 위치 관리 비용을 최소화하는 방법 및 시스템을 제안한다.
본 발명의 실시예들은 생물지리학적 최적화 기법을 적용함으로써, 총 위치 관리 비용을 최소화하는 LAP 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 서식지들을 LAP 문제의 해들로서 추출하고, 서식지들을 변화 및 진화시켜 최적화된 서식지로부터 최적화된 LAP 문제의 해를 추출함으로써, 생물지리학적 최적화 기법을 적용하는 LAP 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 총 위치 관리 비용을 평가할 수 있는 LAP 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법은 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA(Location Area)에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징 비용과 관련된 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정하는 단계; 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 단계; 및 상기 생물지리학적 최적화 기법에 따라 상기 목적 함수가 최적화되도록 상기 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계는 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율(immigration rate), 유출 이주율(emigration rate) 및 돌연변이율을 추출하는 단계; 및 상기 유입 이주율, 상기 유출 이주율 및 상기 돌연변이율에 따라 상기 초기 서식지들을 업데이트하는 단계를 포함한다.
상기 초기 서식지들을 업데이트하는 단계는 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율 및 유출 이주율에 기초하여 상기 초기 서식지들 중 이주 받는 서식지 및 이주 보내는 서식지를 선택하는 단계; 및 상기 이주 보내는 서식지로부터 상기 이주 받는 서식지로 상기 이주 보내는 서식지에 서식하는 종(species)을 이주(migration)시킴으로써, 상기 초기 서식지들을 개선하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 초기 서식지들을 업데이트하는 단계는 상기 돌연변이율을 기초로 돌연변이를 확률적으로 적용하여 상기 초기 서식지들 중 적어도 하나를 개선하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하는 단계는 상기 초기 서식지들 각각의 최대 유입 이주율, 상기 초기 서식지들 각각의 최대 종의 수 및 상기 초기 서식지들 각각의 종의 수에 기초하여 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하는 단계는 상기 초기 서식지들 각각의 최대 유출 이주율, 상기 초기 서식지들 각각의 최대 종의 수 및 상기 초기 서식지들 각각의 종의 수에 기초하여 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유출 이주율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하는 단계는 상기 초기 서식지들 각각의 돌연변이 최대 확률치, 상기 초기 서식지들 각각에 최대 종의 수가 있을 확률 및 상기 초기 서식지들 각각에 종의 수가 있을 확률에 기초하여 상기 초기 서식지들 각각에 대한 돌연변이율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목적 함수를 설정하는 단계는 상기 복수의 셀들이 하나의 LA에 할당되는 것을 전제로, 상기 이동 단말의 위치 갱신 비용으로 상기 복수의 셀들 사이의 핸드오프 트래픽 비용을 계산하는 단계; 및 상기 페이징 비용으로 특정 통화 요구에 대해 상기 이동 단말을 탐색하는 탐색 비용을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법은 상기 업데이트된 초기 서식지들을 다음 세대에서 초기 서식지들로 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계는 적어도 하나의 세대의 반복 횟수와 미리 설정된 반복 횟수를 비교하거나, 상기 업데이트된 초기 서식지들 중 적어도 어느 하나와 미리 설정된 기준 서식지를 비교하여 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 것을 중단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 단계는 상기 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 상기 초기 해들을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 시스템은 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA(Location Area)에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징 비용과 관련된 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정하는 설정부; 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 추출부; 및 상기 생물지리학적 최적화 기법에 따라 상기 목적 함수가 최적화되도록 상기 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 그룹화부를 포함한다.
상기 그룹화부는 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율(immigration rate), 유출 이주율(emigration rate) 및 돌연변이율을 추출하고, 상기 유입 이주율, 상기 유출 이주율 및 상기 돌연변이율에 따라 상기 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 생물지리학적 최적화 기법을 적용함으로써, 총 위치 관리 비용을 최소화하는 LAP 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 서식지들을 LAP 문제의 해들로서 추출하고, 서식지들을 변화 및 진화시켜 최적화된 서식지로부터 최적화된 LAP 문제의 해를 추출함으로써, 생물지리학적 최적화 기법을 적용하는 LAP 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 총 위치 관리 비용을 평가할 수 있는 LAP 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유입 이주율 및 유출 이주율을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 초기 해들을 추출하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 이주(migration)를 통하여 초기 서식지들을 업데이트하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 돌연변이를 적용하여 초기 서식지들을 업데이트하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 위한 생물지리학적 최적화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 7은 도 6에 도시된 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계(640)를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 위한 생물지리학적 최적화 시스템을 나타낸 블록도이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, LAP 시스템은 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들을 LA로 그룹화한다. 이 때, 복수의 셀들이 그룹화되는 LA에서, 핸드오프 요청에 따라 탐색되는 이동 단말의 현재 위치를 관리하는 이동성 위치 관리의 총 비용은 이동 단말의 위치 갱신 비용(location update cost) 및 페이징 비용(paging cost)으로 정의된다.
여기서, 복수의 셀들 사이의 핸드오프 트래픽 비용을 의미하는 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 특정 통화 요구에 대해 이동 단말을 탐색하는 탐색 비용을 의미하는 페이징 비용은 서로 트레이드오프(trade-off) 관계이다. 예를 들어, 이동 단말의 위치 갱신 비용을 감소시키는 경우, 페이징 비용이 증가한다.
따라서, LAP 시스템은 n개의 복수의 셀들을 m개의 LA에 할당하는 의사 결정을 수행하는 과정에서, 위치 관리 총 비용을 최소화하기 위하여 생물지리학적 최적화 방법을 적용한다.
이 때, 의사 결정은 수학식 1과 같이, 위치 관리 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 이용하는 LAP 정수계획모형(integer programming)으로 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112015013678915-pat00001
Figure 112015013678915-pat00002

여기서, n은 복수의 셀들의 개수를 나타내고,
Figure 112015013678915-pat00003
는 셀 i에서 셀 j로 이동하는 트래픽 양을 나타내며,
Figure 112015013678915-pat00004
는 셀 j 및 셀 j가 동일한 LA에 할당되는 경우 1의 값을 갖고 그 외의 경우 0의 값을 갖는 이진 변수를 나타낸다. 또한,
Figure 112015013678915-pat00005
는 셀 j의 통화요구량을 나타내고,
Figure 112015013678915-pat00006
는 셀 j가 속하는 LA에 할당되는 셀 수(예컨대, 페이징 대상 영역)을 나타내며,
Figure 112015013678915-pat00007
는 위치 등록 업데이트 상수를 나타낸다.
이 때, LAP 시스템은 수학식 2 내지 4를 이용하여, n개의 복수의 셀들을 m개의 LA에 할당하는 의사 결정을 수행하는 과정에서, 복수의 셀들이 하나의 LA에만 할당되도록 제한할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112015013678915-pat00008

여기서,
Figure 112015013678915-pat00009
는 셀 i가 LA인 k에 할당되는 경우에 1의 값을 갖고, 그 외의 경우 0의 값을 갖는 이진 변수를 나타낸다.
[수학식 3]
Figure 112015013678915-pat00010

수학식 3에서,
Figure 112015013678915-pat00011
는 셀 i 및 셀 j가 같은 LA k에 할당되는 경우 1의 값을 갖고, 그 외의 경우 0의 값을 갖는 이진 변수를 나타낸다.
[수학식 4]
Figure 112015013678915-pat00012

각 LA에서 수용할 수 있는 통화 요구량은 수학식 5와 같이 나타낼 수 있고, 각 LA에 포함될 수 있는 최대 셀의 수는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112015013678915-pat00013

[수학식 6]
Figure 112015013678915-pat00014

이 때,
Figure 112015013678915-pat00015
는 LA k에서 수용할 수 있는 통화 요구 최대 용량을 나타내고,
Figure 112015013678915-pat00016
는 LA k에 포함될 수 있는 최대 셀의 수를 나타낸다.
상술한 위치 관리 총 비용과 관련되는 구체적인 예를 들면, 도면에 도시된 바와 같이 15개의 셀들이 LA 1(110), LA 2(120) 내지 3(130) 중 어느 하나로 할당되는 의사 결정이 수행되는 경우, 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들은 1차원 배열로 표현되고, 각 셀마다 정수형 난수를 발생시킴으로써, LAP 문제의 해가 정수형 자료구조로 표현될 수 있다.
예를 들어, LAP 시스템은 셀 0, 1, 4, 5, 8, 9 및 12에는 LA 1(110)의 그룹 번호 1의 정수형 난수를 발생시켜 LA 1(110)에 할당하고, 셀 2, 3, 6 및 7에 LA 2(120)의 그룹 번호 2의 정수형 난수를 발생시켜 LA 2(120)에 할당하며, 셀 10, 11, 13, 14 및 15에는 LA 3(130)의 그룹 번호 3의 정수형 난수를 발생시켜 LA 3(130)에 할당할 수 있다.
이 때, 위치 관리 총 비용에 포함되는 위치 갱신 비용은 서로 다른 LA 간의 경계면에서 발생하므로, 모든 경계면들의 핸드오프 트래픽 비용이 계산되어 산출될 수 있다. 또한, 위치 관리 총 비용에 포함되는 페이징 비용은 통화 요구가 발생된 셀이 포함되는 LA에 해당하는 모든 셀들을 페이징함으로써, 각 LA별 페이징 비용을 계산될 수 있다.
아래 표 1의 실험 데이터 값을 이용하면, 도면에 도시된 LA에서의 위치 관리 총 비용이 예시로 계산될 수 있다.
셀
Figure 112015013678915-pat00017
Figure 112015013678915-pat00018
 셀
Figure 112015013678915-pat00019
Figure 112015013678915-pat00020
0 517 518 8 251 445
1 573 774 9 224 2149
2 155 153 10 841 1658
3 307 1696 11 600 952
4 642 1617 12 25 307
5 951 482 13 540 385
6 526 650 14 695 1346
7 509 269 15 225 572
여기서,
Figure 112015013678915-pat00021
는 셀 j의 통화 요구량의 실험 데이터이고,
Figure 112015013678915-pat00022
는 셀 j로 들어오는 핸드오프 트래픽 양의 실험 데이터를 나타낸다.
위치 갱신 비용은 각 LA 간의 경계면을 이루는 셀 1, 2, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13에서 발생할 수 있다. 따라서, LA 1(110) 및 2(120)의 경계면에서의 트래픽 양의 합을 계산하면,
Figure 112015013678915-pat00023
이고, LA 2(120) 및 3(130)의 경계면에서의 트래픽 양의 합은
Figure 112015013678915-pat00024
이며, LA 1(110) 및 3(130)의 경계면에서의 트래픽 양의 합은
Figure 112015013678915-pat00025
이다. 따라서, 수학식 1의 위치 등록 업데이트 상수를 10으로 설정하는 경우, 위치 갱신 비용은
Figure 112015013678915-pat00026
으로 산출될 수 있다.
또한, 페이징 비용은 LA별로 각 셀의 통화요구량의 합을 구하고, 해당 LA의 셀 수를 곱한 다음 모두 합하여 계산될 수 있다. 즉, LA 1(110)에 대한 통화 요구량의 합은
Figure 112015013678915-pat00027
이고, LA 2(120)에 대한 통화 요구량의 합은
Figure 112015013678915-pat00028
이며, LA 3(130)에 대한 통화 요구량의 합은
Figure 112015013678915-pat00029
이다. 따라서, 페이징 비용은
Figure 112015013678915-pat00030
로 산출될 수 있다.
이에, 위치 관리 총 비용은 위치 갱신 비용 및 페이징 비용의 합인
Figure 112015013678915-pat00031
으로 계산될 수 있고, 통화 콜 당 비용은 위치 관리 총 비용을 전체 콜의 합으로 나눈 값으로, 위치 관리 총 비용인
Figure 112015013678915-pat00032
을
Figure 112015013678915-pat00033
예제의 전체 통화요구량
Figure 112015013678915-pat00034
로 나눈 값인
Figure 112015013678915-pat00035
으로 산출될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유입 이주율 및 유출 이주율을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 LAP 방법은 생물지리학적(biogeography) 최적화 기법을 적용한다. LAP 문제 각각의 해는 서식지(habitat)로 표현되고, LA는 서식지들 각각에 서식하는 종(species)으로 표현된다. 이 때, 종을 구성하는 복수의 생물들이 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들을 의미한다.
종의 수가 다른 서식지의 이주율(210)에서, 좋은 해는 많은 종이 서식하는 서식지로서, 적은 종이 서식하는 나쁜 해에 비하여 유출 이주율(emigration rate)
Figure 112015013678915-pat00036
가 높고, 유입 이주율(immigration rate)
Figure 112015013678915-pat00037
가 낮다. 예를 들어, 서식지
Figure 112015013678915-pat00038
는 종의 수가 서식지
Figure 112015013678915-pat00039
보다 많기 때문에, 서식지
Figure 112015013678915-pat00040
보다 좋은 해일 수 있다.
여기서, 유출 이주율
Figure 112015013678915-pat00041
은 특정 서식지에서 서식지 k로 종이 이주하는 비율을 의미하고, 유입 이주율
Figure 112015013678915-pat00042
은 서식지 k에서 특정 서식지로 종이 이주하는 비율을 의미한다. 이 때, 유입 이주율
Figure 112015013678915-pat00043
와 유출 이주율
Figure 112015013678915-pat00044
는 각각 다음 수학식 7 및 수학 식 8에 따라 결정된다.
[수학식 7]
Figure 112015013678915-pat00045

[수학식 8]
Figure 112015013678915-pat00046

여기서,
Figure 112015013678915-pat00047
는 서식지의 최대 유입 이주율을 나타내고,
Figure 112015013678915-pat00048
는 서식지 k 내의 종의 수를 나타내며,
Figure 112015013678915-pat00049
는 서식지 내에 존재하는 최대 종의 수를 나타낸다. 또한,
Figure 112015013678915-pat00050
는 서식지의 최대 유출 이주율을 나타낸다.
생물지리학적 최적화 기법은 이와 같은 유입 이주율
Figure 112015013678915-pat00051
와 유출 이주율
Figure 112015013678915-pat00052
에 기초하여 이주를 수행한 후, 돌연변이를 확률적으로 적용할 수 있다. 이 때, 돌연변이율은 수학식 9에 따라 결정된다.
[수학식 9]
Figure 112015013678915-pat00053

수학식 9에서,
Figure 112015013678915-pat00054
는 서식지 k에서의 돌연변이율을 나타내고,
Figure 112015013678915-pat00055
는 사용자가 미리 정의하는 파라미터로서, 돌연변이 최대 확률치를 나타내며,
Figure 112015013678915-pat00056
는 서식지 k에 정확히
Figure 112015013678915-pat00057
종의 수가 있을 확률,
Figure 112015013678915-pat00058
는 서식지에 정확히
Figure 112015013678915-pat00059
종의 수가 있을 확률로
Figure 112015013678915-pat00060
종의 수가 존재하는 서식지의 유입 이주율 및 유출 이주율을 기초로 계산할 수 있다.
엘리티즘과 유입 이주율(220)의 관계를 살펴보면, 현 세대에서 가장 좋은 해들을 유지하려는 엘리티즘에 따라 유입 이주율이 작아질 수 있다. 예를 들어, 가장 좋은 해에 대해서는 유입 이주율이 0으로 조절됨으로써, 해당 해들이 계속 유지되어 남아 있을 수 있다. 즉, 서식지의 적합도
Figure 112015013678915-pat00061
에 가까워질수록 유입 이주율은 0에 가까워질 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 위한 생물지리학적 최적화 방법은 이주 및 돌연변이를 통하여 해를 변화 및 진화시켜서 서식지를 나쁜 상태에서 더 좋은 상태로 개선함으로써, 최적화된 서식지로부터 최적화된 LAP 문제의 해를 추출할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 아래에서 기재하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 초기 해들을 추출하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 LAP 시스템은 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출한다. 여기서, LAP 시스템은 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 초기 해들을 형성할 수 있다.
구체적으로, LAP 시스템은 무선통신 네트워크(310)에 포함되는 복수의 셀들을 그룹화할 LA의 개수를 임의로 선택한 후, 수학식 10과 같이 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용을 계산하여, 핸드오프 트래픽이 큰 순서대로 각 LA에 셀 하나씩을 할당한다.
[수학식 10]
Figure 112015013678915-pat00062

여기서,
Figure 112015013678915-pat00063
는 셀 i 및 셀 j가 인접한 경우 1의 값을 갖고 그 외의 경우 0의 값을 갖는 이진 변수를 나타내고,
Figure 112015013678915-pat00064
는 셀 i 및 셀 j 사이의 유동 가중치를 나타낸다.
예를 들어, LAP 시스템은 무선통신 네트워크(310)에 포함되는 복수의 셀들을 3개의 LA로 그룹화할 것으로 선택한 후, 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용을 계산하여, 핸드오프 트래픽이 큰 순서대로 셀 6, 셀 8, 및 셀 14를 각각 LA 1(311), LA 2(312) 및 LA 3(313)에 할당할 수 있다.
그 다음, LAP 시스템은 위치 갱신 비용이 가능한 적게 소요되도록 각 LA별로 먼저 할당된 하나의 셀을 둘러싸는 주위의 셀들을 각 LA에 할당한다. 예를 들어, LAP 시스템은 셀 6을 둘러싸는 주위의 셀 2, 셀 3, 셀 5, 셀 7 및 셀 10을 룰렛 휠(roulette wheel) 방식으로 LA 1(311)에 할당하고, 셀 8을 둘러싸는 주위의 셀 4, 셀 9 및 셀 12를 LA 2(312)에 할당하며, 셀 14를 둘러싸는 주위의 셀 11, 셀 13 및 셀 15를 LA 3(313)에 할당할 수 있다. 이 때, 셀 10 및 셀 11은 셀 6 및 셀 14 모두를 둘러싸는 주위의 셀이기도 하기 때문에, 셀 10 및 셀 11은 LA 1(311) 및 LA 3(313) 각각에 확률적으로 할당될 수 있다.
그 후, LAP 시스템은 LA에 할당되지 않고 남은 셀들 각각을 인접한 셀들 각각의 핸드오프 트래픽에 기초하여 임의의 LA로 확률적으로 할당할 수 있다. 예를 들어, LAP 시스템은 남은 셀 1을 인접한 셀 2, 셀 4 및 셀 5 각각의 핸드오프 트래픽에 기초하여 LA 1(311)에 할당할 수 있고, 셀 0을 인접한 셀 1 및 셀 4 각각의 핸드오프 트래픽에 기초하여 LA 2(312)에 할당할 수 있다.
이와 같이 형성된 초기 해들인 초기 서식지들은 위치 관리 총 비용을 최적화하도록 후술되는 생물지리학적 최적화 기법에 의해 업데이트될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 이주(migration)를 통하여 초기 서식지들을 업데이트하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 LAP 시스템은 생물지리학적 최적화 기법에 따라 목적 함수가 최적화되도록 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다.
구체적으로, LAP 시스템은 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율 및 유출 이주율에 기초하여 초기 서식지들 중 이주 받는 서식지(410) 및 이주 보내는 서식지(420)를 선택한 후, 이주 보내는 서식지(420)로부터 이주 받는 서식지(410)로 이주 보내는 서식지(420)에 서식하는 종을 이주시킴으로써, 초기 서식지들을 개선할 수 있다.
예를 들어, LAP 시스템은 초기 해들인 초기 서식지들 중 유입 이주율이 가장 높은 서식지로 이주 받는 서식지(410)를 선택하고, 유출 이주율이 가장 높은 서식지로 이주 보내는 서식지(420)를 선택한 후, 이주 보내는 서식지(420)에 포함되는 복수의 셀들 중 임의로 셀 11을 선택하여, 선택된 셀 11이 할당된 LA(430)에 포함되는 모든 셀들(셀 13, 셀 14 및 셀 15)인 종을 통째로 이주 받는 서식지(410)로 이주시킬 수 있다.
LAP 시스템은 이와 같은 이주 과정을 수행한 후, 개선된 초기 서식지들 각각의 목적 함수에 기초하여 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, LAP 시스템은 개선된 초기 서식지들 각각의 목적 함수가 이전 초기 서식지들 각각의 목적 함수보다 최소화된 경우, 개선된 초기 서식지들로 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 돌연변이를 적용하여 초기 서식지들을 업데이트하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 LAP 시스템은 돌연변이율을 기초로 돌연변이를 확률적으로 적용하여 초기 서식지들 중 적어도 하나(510)를 개선할 수 있다.
예를 들어, LAP 시스템은 초기 서식지들 중 적어도 하나의 서식지(510)를 임의로 선택한 후, 적어도 하나의 서식지(510)의 LA 2에 포함되는 복수의 셀들 중 경계면에 위치하는 어느 하나의 셀 6을 인접한 셀들 중 하나인 셀 5가 할당된 LA 1 또는 인접한 셀들 중 하나인 셀 10이 할당된 LA 3 중 어느 하나로 새로 할당함으로써, 돌연변이를 확률적으로 적용할 수 있다.
LAP 시스템은 이와 같은 돌연변이 과정을 수행한 후, 개선된 적어도 하나의 서식지(510)를 포함하는 개선된 초기 서식지들 각각의 목적 함수에 기초하여, 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, LAP 시스템은 개선된 초기 서식지들 각각의 목적 함수가 이전 초기 서식지들 각각의 목적 함수보다 최소화된 경우, 개선된 초기 서식지들로 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 위한 생물지리학적 최적화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 LAP 시스템은 최대 유출 이주율 E, 최대 유입 이주율 I, 서식지에 존재하는 최대 종의 수
Figure 112015013678915-pat00065
, 돌연변이 최대 확률치
Figure 112015013678915-pat00066
및 엘리티즘 파라미터 등의 파라미터들을 미리 설정할 수 있다(610).
그 다음, LAP 시스템은 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징 비용과 관련된 위치 관리 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정한다(620).
이어서, LAP 시스템은 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출한다(630). 이 때, LAP 시스템은 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 초기 해들을 형성할 수 있다.
그 후, LAP 시스템은 추출된 초기 서식지들을 바탕으로 생물지리학적 최적화 기법에 따라 목적 함수가 최적화되도록 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 복수의 셀들을 LA로 그룹화한다(640). 이에 대한 상세한 설명은 도 7을 참조하여 기재하기로 한다.
도 7은 도 6에 도시된 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계(640)를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 7을 참조하면, LAP 시스템은 미리 설정된 파라미터들에 기초하여 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출할 수 있다(710).
그 다음, LAP 시스템은 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율 및 유출 이주율에 기초하여 초기 서식지들 중 이주 받는 서식지 및 이주 보내는 서식지를 선택한 후, 이주 보내는 서식지로부터 이주 받는 서식지로 이주 보내는 서식지에 서식하는 종을 이주시킴으로써, 초기 서식지들을 개선할 수 있다(720).
이주를 진행 후, LAP 시스템은 돌연변이율을 기초로 돌연변이를 확률적으로 적용하여 초기 서식지들 중 적어도 하나를 개선할 수 있다(730). 이 때, 돌연변이의 적용은 새로운 서식지를 생성할 수 있고, 기존의 서식지들을 개선할 수 있다.
이주 및 돌연변이가 적용된 후, LAP 시스템은 목적 함수에 기초하여 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다(740). 이 때, 업데이트된 초기 서식지들은 다음 세대의 생물지리학적 최적화 기법에서 초기 서식지로써 활용된다. 따라서, 다음 세대에서는 보다 최적화된 초기 서식지를 이용할 수 있다.
이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐 반복 실행함으로써 보다 최적화된 서식지들을 획득할 수 있다.
또한, 종료 여부를 판별하여(750), 업데이트된 초기 서식지들에 대응하는 해들을 이용함으로써, 복수의 셀들을 LA로 그룹화할 수 있다. 이 때, 종료 여부는 적어도 하나의 세대의 반복 횟수와 미리 설정된 반복 횟수가 비교되거나, 업데이트된 초기 서식지들 중 적어도 어느 하나와 미리 설정된 기준 서식지가 비교하여 판별될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 위한 생물지리학적 최적화 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 LAP를 위한 생물지리학적 최적화 시스템은 설정부(810), 추출부(820) 및 그룹화부(830)를 포함한다.
설정부(810)는 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징 비용과 관련된 위치 관리 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정한다.
이 때, 설정부(810)는 최대 유출 이주율 E, 최대 유입 이주율 I, 서식지에 존재하는 최대 종의 수
Figure 112015013678915-pat00067
, 돌연변이 최대 확률치
Figure 112015013678915-pat00068
및 엘리티즘 파라미터 등의 파라미터들을 미리 설정할 수 있다.
추출부(820)는 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출한다.
이 때, 추출부(820)는 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 초기 해들을 형성할 수 있다.
그룹화부(830)는 추출된 초기 서식지들을 바탕으로 생물지리학적 최적화 기법에 따라 목적 함수가 최적화되도록 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 복수의 셀들을 LA로 그룹화할 수 있다.
구체적으로, 그룹화부(830)는 미리 설정된 파라미터들에 기초하여 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하고, 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율 및 유출 이주율에 기초하여 초기 서식지들 중 이주 받는 서식지 및 이주 보내는 서식지를 선택한 후, 이주 보내는 서식지로부터 이주 받는 서식지로 이주 보내는 서식지에 서식하는 종을 이주시킴으로써, 초기 서식지들을 개선할 수 있다.
또한, 그룹화부(830)는 이주를 진행 후, 돌연변이율을 기초로 돌연변이를 확률적으로 적용하여 초기 서식지들 중 적어도 하나를 개선할 수 있다.
또한, 그룹화부(830)는 이주 및 돌연변이가 적용된 후, 목적 함수에 기초하여 초기 서식지들을 업데이트할 수 있다. 이 때, 업데이트된 초기 서식지들은 다음 세대의 생물지리학적 최적화 기법에서 초기 서식지로써 활용된다. 따라서, 다음 세대에서는 보다 최적화된 초기 서식지를 이용할 수 있다.
그룹화부(830)는 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐 반복 실행함으로써 보다 최적화된 서식지들을 획득하고, 종료 여부를 판별하여 업데이트된 초기 서식지들에 대응하는 해들을 이용함으로써, 복수의 셀들을 LA로 그룹화할 수 있다. 이 때, 종료 여부는 적어도 하나의 세대의 반복 횟수와 미리 설정된 반복 횟수가 비교되거나, 업데이트된 초기 서식지들 중 적어도 어느 하나와 미리 설정된 기준 서식지가 비교하여 판별될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 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 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA(Location Area)에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징(paging) 비용과 관련된 위치 관리 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정하는 단계;
    생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 단계; 및
    상기 생물지리학적 최적화 기법에 따라 상기 목적 함수가 최적화되도록 상기 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 단계는
    상기 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 임의의 LA에 그룹화된 복수의 셀들을 상기 초기 서식지들 각각에 서식하는 종(species)을 구성하는 복수의 생물들로 설정하는 단계; 및
    상기 임의의 LA를 상기 초기 서식지들 각각에 서식하는 종으로 설정하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계는
    상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율(immigration rate), 유출 이주율(emigration rate) 및 돌연변이율을 추출하는 단계; 및
    상기 유입 이주율, 상기 유출 이주율 및 상기 돌연변이율에 따라 상기 초기 서식지들을 업데이트하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 초기 서식지들을 업데이트하는 단계는
    상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율 및 유출 이주율에 기초하여 상기 초기 서식지들 중 이주 받는 서식지 및 이주 보내는 서식지를 선택하는 단계; 및
    상기 이주 보내는 서식지로부터 상기 이주 받는 서식지로 상기 이주 보내는 서식지에 서식하는 종(species)을 이주(migration)시킴으로써, 상기 초기 서식지들을 개선하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 초기 서식지들을 업데이트하는 단계는
    상기 돌연변이율을 기초로 돌연변이를 확률적으로 적용하여 상기 초기 서식지들 중 적어도 하나를 개선하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하는 단계는
    상기 초기 서식지들 각각의 최대 유입 이주율, 상기 초기 서식지들 각각의 최대 종의 수 및 상기 초기 서식지들 각각의 종의 수에 기초하여 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율을 계산하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하는 단계는
    상기 초기 서식지들 각각의 최대 유출 이주율, 상기 초기 서식지들 각각의 최대 종의 수 및 상기 초기 서식지들 각각의 종의 수에 기초하여 상기 초기 서식지들 각각에 대한 유출 이주율을 계산하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율, 유출 이주율 및 돌연변이율을 추출하는 단계는
    상기 초기 서식지들 각각의 돌연변이 최대 확률치, 상기 초기 서식지들 각각에 최대 종의 수가 있을 확률 및 상기 초기 서식지들 각각에 종의 수가 있을 확률에 기초하여 상기 초기 서식지들 각각에 대한 돌연변이율을 계산하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 목적 함수를 설정하는 단계는
    상기 복수의 셀들이 하나의 LA에 할당되는 것을 전제로, 상기 이동 단말의 위치 갱신 비용으로 상기 복수의 셀들 사이의 핸드오프 트래픽 비용을 계산하는 단계; 및
    상기 페이징 비용으로 특정 통화 요구에 대해 상기 이동 단말을 탐색하는 탐색 비용을 계산하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 업데이트된 초기 서식지들을 다음 세대에서 초기 서식지들로 사용하는 단계
    를 더 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 단계는
    적어도 하나의 세대의 반복 횟수와 미리 설정된 반복 횟수를 비교하거나, 상기 업데이트된 초기 서식지들 중 적어도 어느 하나와 미리 설정된 기준 서식지를 비교하여 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 것을 중단하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 단계는
    상기 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 상기 초기 해들을 형성하는 단계
    를 포함하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  13. 무선통신 네트워크에 포함되는 복수의 셀들이 그룹화되는 LA(Location Area)에서 이동 단말의 위치 갱신 비용 및 페이징(paging) 비용과 관련된 위치 관리 총 비용을 최소화하기 위한 목적 함수를 설정하는 설정부;
    생물지리학적 최적화 기법을 위해 사용되는 초기 서식지들로 초기 해들을 추출하는 추출부; 및
    상기 생물지리학적 최적화 기법에 따라 상기 목적 함수가 최적화되도록 상기 초기 서식지들을 업데이트함으로써, 상기 복수의 셀들을 LA로 그룹화하는 그룹화부
    를 포함하고,
    상기 추출부는
    상기 복수의 셀들 각각의 핸드오프 트래픽 비용에 기초하여 임의의 LA에 그룹화된 복수의 셀들을 상기 초기 서식지들 각각에 서식하는 종(species)을 구성하는 복수의 생물들로 설정하고, 상기 임의의 LA를 상기 초기 서식지들 각각에 서식하는 종으로 설정하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 그룹화부는
    상기 초기 서식지들 각각에 대한 유입 이주율(immigration rate), 유출 이주율(emigration rate) 및 돌연변이율을 추출하고, 상기 유입 이주율, 상기 유출 이주율 및 상기 돌연변이율에 따라 상기 초기 서식지들을 업데이트하는 LAP(Location Area Planning)를 위한 생물지리학적 최적화 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114510876A (zh) * 2022-01-30 2022-05-17 中国人民解放军空军工程大学 基于共生搜索生物地理学优化的多平台武器目标分配方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140022646A (ko) * 2012-08-14 2014-02-25 강원대학교산학협력단 그리드 컴퓨팅 스케쥴링을 위한 생물지리학적 최적화 방법 및 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140022646A (ko) * 2012-08-14 2014-02-25 강원대학교산학협력단 그리드 컴퓨팅 스케쥴링을 위한 생물지리학적 최적화 방법 및 시스템

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
변지환 외 3명, ‘파티클군집최적화 방법을 적용한 위치관리시스템 최적 설계’, 한국경영과학회 제29권 제1호, pp.143-152 (2012.03.) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114510876A (zh) * 2022-01-30 2022-05-17 中国人民解放军空军工程大学 基于共生搜索生物地理学优化的多平台武器目标分配方法
CN114510876B (zh) * 2022-01-30 2024-03-29 中国人民解放军空军工程大学 基于共生搜索生物地理学优化的多平台武器目标分配方法

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