Meta-heurística para mapeamento BBU-RRH e balanceamento de carga entre BBUs, aplicada a redes de acesso centralizado

O crescimento da demanda por acesso à informação, gerado por aplicativos multimídia, é um dos desafios da nova geração de redes móveis. A quinta geração (5G) visa atender requisitos cada vez mais estritos dos usuários, tais como latências e baixo consumo de energia. Uma das arquiteturas proposta para suprir as demandas que surgem com o 5G e suportar esse tráfego é a Cloud Radio Access Network (C RAN), a qual centraliza o poder de processamento para resolver o desbalanceamento de carga, alocando recursos de acordo com a demanda da rede. Essa arquitetura propõe o compartilhamento de recursos enquanto aborda questões de escalabilidade de processamento. Recentemente, os algoritmos de otimização meta-heurísticos vêm sendo amplamente empregados para resolver problemas dessa natureza. As meta heurísticas são utilizadas por serem mais poderosas que os métodos convencionais, que se baseiam nas lógicas formais ou na programação matemática, além de o tempo necessário para execução ser menor que o dos algoritmos exatos. Neste contexto, objetiva-se com este estudo, desenvolver um modelo de alocação de recursos otimizado que realiza o balanceamento de carga entre Baseband Units (BBUs) e Remote Radio Heads (RRHs), baseado em método de Otimização por Enxame de partículas (PSO). Para este fim, foi usado uma variação do algoritmo PSO, o Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO), que otimiza a função objetivo proposta. Resultados apontam desempenho superior desta função objetivo em comparação ao benchmarking utilizado, tanto em cenários de alta, como em baixa densidade de tráfego