Metaheuristics for Optimizing Models for Cellular Coverage Prediction

• Gustavo José da Silva Castro UFSJ
• Victor F. Mota UFSJ
• Marconi Arruda Pereira UFSJ
• Carolina Ribeiro Xavier UFSJ

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2025.9214

Abstract

Cellular connectivity relies on the presence of transmission towers, whose location influences signal quality. To assist in determining these locations, models are developed to estimate signal coverage. The accuracy of these predictions depends on the proper selection of model parameters. This study employs metaheuristics to adjust the parameters of a signal prediction model, comparing Genetic Algorithms (GA) and Differential Evolution (DE). The model was implemented in Python, followed by parameter calibration. The experiments demonstrated that both techniques contributed to reducing the error in cellular coverage prediction.

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