隨著通信技術的快速發(fā)展,人們快速的從2G進入到4G,而且5G也蓄勢待發(fā)。然而適合基站布局的站址變得越來越稀少。同時在整個通信網絡規(guī)劃中,合理的基站選址方案是至關重要的一部分。過去根據經驗,人工手動設計候選方案的方式是不精確并且是低效的。之后一些學者提出對基站選址進行數(shù)學建模,然后用求解模型的方式進行基站選址。但是,基站選址往往需要考慮目標區(qū)域的覆蓋率、成本與業(yè)務量的關系,同時還要考慮信號干擾等因素,因此模型的建立相對復雜,同時,目前的智能優(yōu)化算法也并不能很好的解決這類復雜問題。智能優(yōu)化算法中的主流算法包含微粒群算法與遺傳算法,因此對遺傳算法與微粒群算法進行改進研究,并將算法應用在基站的優(yōu)化選址問題上,具有重要的意義。在這樣的背景意義下本文首先對微粒群算法與遺傳算法兩種主流智能優(yōu)化算法進行研究。通過研究經典微粒群算法,提出利用膜計算與METROPOLIS采樣對微粒群算法進行改進,設計了PMET-PSO算法,其中依據模擬退火算法溫度下降過程,重新設計的METROPOLIS采樣過程為微粒群算法加入隨機性,使其具備跳出局部最優(yōu),尋找全局最優(yōu)解的能力。加入膜計算增強了微粒群算法的并行性,能夠降低... 

【文章來源】：山東師范大學山東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

PMET-PSO算法的膜結構

Sphere函數(shù)與Rastrigin函數(shù)

圖2-5三種算法迭代求解Sphere函數(shù)圖 2-6 為三種算法優(yōu)化 Sphere 函數(shù)的算法迭代效果圖，從函數(shù)的優(yōu)化迭代圖T-PSO 與 PMET-PSO 算法并沒有比傳統(tǒng) PSO 算法優(yōu)越，因此從 Sphere 函數(shù)圖像可Sphere 函數(shù)只有全局最優(yōu)解，沒有局部最優(yōu)解，因此改進后的 MET-PSO 與 PMET并沒有表現(xiàn)出比傳統(tǒng) PSO 算法更優(yōu)的效果。PMET-PSO 相對于 PSO 算法與 MET雖然沒有減少迭代次數(shù)，但是算法的運行時間相對于 MET-PSO 算法節(jié)省很多。

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]移動通信技術及未來發(fā)展[J]. 楊超杰,張紫劍,劉瀚公.  通訊世界. 2016(14)
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博士論文
[1]基于免疫計算的無線通信網絡資源優(yōu)化[D]. 朱思峰.西安電子科技大學 2012
[2]基于遺傳算法優(yōu)化的中文分詞研究[D]. 何嘉.電子科技大學 2012

碩士論文
[1]膜計算在數(shù)值優(yōu)化問題中的應用研究[D]. 程菲.西華大學 2015
[2]基于混合免疫算法的TD-LTE網絡基站選址優(yōu)化研究[D]. 凌娟.杭州電子科技大學 2015
[3]改進粒子群算法及其在基站優(yōu)化選址中的應用研究[D]. 周玉光.廣東工業(yè)大學 2014
[4]無線通訊網絡基站選址優(yōu)化問題建模及其算法研究[D]. 王文濤.東北大學 2012
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本文編號：2972811