Metaheurísticas na Otimização de Modelos para Predição da Cobertura Celular - Castro, Gustavo José da Silva; Mota, Victor F.; Pereira, Marconi Arruda; Xavier, Carolina Ribeiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2025: Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2025)
A conectividade por meio da telefonia celular depende da presença de torres de transmissão, cuja localização influencia a qualidade do sinal. Para auxiliar na definição desses locais, são desenvolvidos modelos que estimam a cobertura do sinal. A precisão dessas predições está relacionada à escolha adequada dos parâmetros do modelo. Este estudo usa metaheurísticas para ajustar os parâmetros de um modelo de predição de sinal, comparando os Algoritmos Genéticos (AG) e a Evolução Diferencial (ED). A implementação do modelo foi realizada em Python, seguida da calibração dos parâmetros. Os experimentos mostraram que ambas as técnicas contribuíram para a redução do erro na predição da cobertura celular.