Resumen

La planificación de la infraestructura de comunicación es una tarea crítica de diseño que generalmente requiere el manejo de conceptos complejos en redes con el objetivo de optimizar el rendimiento y los recursos, demandando así habilidades analíticas y de resolución de problemas elevadas a los ingenieros. Para reducir esta brecha, este artículo describe un algoritmo de optimización basado en estrategias evolutivas creado como una ayuda para la toma de decisiones previa a la implementación real de LAN inalámbricas. El algoritmo desarrollado permite automatizar el proceso de diseño, tradicionalmente realizado a mano por técnicos de redes, con el fin de ahorrar tiempo y costos al mejorar la disposición de WLAN. Con este fin, implementamos un algoritmo genético multiobjetivo (MOGA) con el propósito de cumplir dos objetivos de diseño simultáneos, a saber, minimizar el número de AP mientras se maximiza la cobertura de señal en toda el área de planificación. Este enfoque proporciona soluciones eficientes y escalables más cercanas al mejor diseño de red, por lo que integramos

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Planificación de infraestructura de comunicación; Algoritmo de optimización; Estrategia evolutiva; LAN inalámbricas; Algoritmo genético multiobjetivo; Disposición de WLAN
• Keywords:Communication infrastructure planning; Optimization algorithm; Evolutionary strategy; Wireless LANs; Multiobjective genetic algorithm; WLAN arrangement