Currently, data centers are considered as the most important parts of internet services such as electronic commerce, social networks and mobile networks. The increasing number of mobile users on the one hand, and the use of data traffic on the other, have led LTE operators to find new methods for more optimized and faster data centers localization. The role of data centers in LTE networks is very important because they have the task of maintaining the mobile network functions, which play a key role in processing requests and information and responding to user requests. According to the population density criterion, inaccurate location of data centers will increase the cost and time to respond to user requests. Because failing to put the data center in its proper place increases the number of requests that users send to that data center, which increases response time. Therefore, the introduction of new methods and models in this field can be of great importance. In this article, in addition to proposing a new mathematical model for data centers positioning via applying a meta-heuristic algorithm, we will search for optimized data centers positioning in a faster and more scalable way. Based on the results, the model presented in this paper has been able to show significant results in terms of scalability in the number of data centers and the number of requests as well as the response time of the users’ requests. In addition, the implementation of this model using TABU Search algorithm has optimized the results.

当前，数据中心被认为是诸如电子商务，社交网络和移动网络之类的互联网服务的最重要部分。一方面，移动用户数量的增加，另一方面，数据流量的使用，导致LTE运营商寻找新方法，以实现更优化和更快的数据中心定位。数据中心在LTE网络中的作用非常重要，因为它们的任务是维护移动网络功能，这些功能在处理请求和信息以及响应用户请求中起着关键作用。根据人口密度标准，数据中心的位置不正确将增加响应用户请求的成本和时间。由于未能将数据中心放置在适当的位置会增加用户向该数据中心发送的请求数量，这会增加响应时间。因此，在这一领域引入新的方法和模型可能非常重要。在本文中，除了通过应用元启发式算法为数据中心定位提出新的数学模型外，我们还将以更快，更可扩展的方式搜索优化的数据中心定位。基于结果，本文提出的模型已经能够在数据中心数量和请求数量的可伸缩性以及用户请求的响应时间方面显示出显着的结果。此外，使用TABU Search算法对该模型的实施还优化了结果。除了通过应用元启发式算法为数据中心定位提出新的数学模型外，我们还将以更快，更可扩展的方式搜索优化的数据中心定位。基于结果，本文提出的模型已经能够在数据中心数量和请求数量的可伸缩性以及用户请求的响应时间方面显示出显着的结果。此外，使用TABU Search算法对该模型的实施还优化了结果。除了通过应用元启发式算法为数据中心定位提出新的数学模型外，我们还将以更快，更可扩展的方式搜索优化的数据中心定位。基于结果，本文提出的模型已经能够在数据中心数量和请求数量的可伸缩性以及用户请求的响应时间方面显示出显着的结果。此外，使用TABU Search算法对该模型的实施还优化了结果。在数据中心数量和请求数量以及用户请求响应时间的可伸缩性方面，本文提出的模型已经能够显示出显着的结果。此外，使用TABU Search算法对该模型的实施还优化了结果。在数据中心数量和请求数量以及用户请求响应时间的可伸缩性方面，本文提出的模型已经能够显示出显着的结果。此外，使用TABU Search算法对该模型的实施还优化了结果。