本文關(guān)鍵詞：基于免疫算法的基站選址規(guī)劃研究

  更多相關(guān)文章： 無線網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 基站選址 免疫優(yōu)化算法 粒子群算法

【摘要】：在無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的整個(gè)過程中,站址規(guī)劃是一項(xiàng)靈活且至關(guān)重要的問題,被認(rèn)為是公認(rèn)的NP-難問題。在滿足覆蓋率和系統(tǒng)容量的情況下,如何減少成本且提高利潤是電信運(yùn)營商追求的目標(biāo)�；具x址規(guī)劃是極其復(fù)雜的問題,需要綜合考慮網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況、系統(tǒng)容量、建設(shè)成本之間的相互作用關(guān)系。對3G/4G網(wǎng)絡(luò)來說,容量和覆蓋需要同時(shí)來考慮,這就增加了問題的求解難度。如何選取高效合適的智能優(yōu)化算法求解站址選擇規(guī)劃問題引起了中外學(xué)者的廣泛關(guān)注。由于無線網(wǎng)絡(luò)用戶的飛速增長和頻譜資源的日益短缺,目前的主要瓶頸是網(wǎng)絡(luò)覆蓋差、信號不穩(wěn)定等問題。此類問題可以通過增加基站的個(gè)數(shù)來解決,但由于基站的建站代價(jià)太高,且建站的復(fù)雜性比較高。因此,合理的基站建設(shè)顯得尤為重要,如何合理地利用有限的基站個(gè)數(shù)去滿足日益增長的用戶需求,已成為科技工作者和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商共同關(guān)注的問題。本文就無線網(wǎng)絡(luò)基站選址規(guī)劃模型及相應(yīng)的智能優(yōu)化算法進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:(1)為了最小化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本、提高用戶的服務(wù)質(zhì)量和系統(tǒng)容量,構(gòu)造了基站選址優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型,提出了一種基于矢量距免疫計(jì)算的基站選址問題求解方案。設(shè)計(jì)了基于矢量距的抗體濃度計(jì)算方法,采用基于混沌映射機(jī)制的反學(xué)習(xí)初始化方案。改進(jìn)克隆變異算子的使用,使抗體的克隆規(guī)�？梢愿鶕�(jù)抗體親和度值和濃度值自適應(yīng)的進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,從而較好地保證了種群的多樣性,提高了解得質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)表明,所提算法有更突出的全局搜索能力和快速收斂性,能更好的實(shí)現(xiàn)用較低的建站成本滿足用戶覆蓋率和系統(tǒng)容量。(2)為解決TD-LTE網(wǎng)絡(luò)選址規(guī)劃問題,提出了一種基于免疫算法和粒子群算法相結(jié)合的站址規(guī)劃方案。首先,用免疫算法進(jìn)化能力強(qiáng)的優(yōu)勢,去彌補(bǔ)粒子群算法在問題求解過程中易陷入局部最小值、收斂精度低等不足;通過免疫記憶策略改變了種群中粒子個(gè)體的多樣性。其次,在數(shù)學(xué)建模過程中,結(jié)合實(shí)際情況將規(guī)劃區(qū)域分成了重點(diǎn)規(guī)劃求和普通規(guī)劃區(qū)域,從而有效避免了資源的浪費(fèi)。仿真表明,免疫粒子群算法能夠很好的克服了兩種優(yōu)化算法自身各自的不足,具有更高的求解精度和全局搜索能力,能很好的解決4G網(wǎng)絡(luò)基站位置選擇規(guī)劃問題。
【關(guān)鍵詞】：無線網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 基站選址 免疫優(yōu)化算法 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5;TP18
【目錄】：

• 摘要2-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 基站選址規(guī)劃的意義8-9
• 1.2 基站規(guī)劃研究現(xiàn)狀及存在的問題9-12
• 1.2.1 基站規(guī)劃問題研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 基站規(guī)劃存在的問題11-12
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容及工作安排12-14
• 第二章 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)介紹14-23
• 2.1 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃概述14-15
• 2.1.1 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的目標(biāo)14
• 2.1.2 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃內(nèi)容14
• 2.1.3 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃流程14-15
• 2.2 傳播模型15-18
• 2.2.1 Okumura-Hata模型16-17
• 2.2.2 COST231-Hata模型17
• 2.2.3 通用模型17-18
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中的覆蓋性能分析18-21
• 2.3.1 上行鏈路預(yù)算19-20
• 2.3.2 下行鏈路預(yù)算20-21
• 2.4 無線網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 無線網(wǎng)絡(luò)基站選址規(guī)劃問題研究23-30
• 3.1 引言23
• 3.2 基站選址相關(guān)問題介紹23-25
• 3.2.1 基站選址預(yù)規(guī)劃23-24
• 3.2.2 站址選取原則24-25
• 3.3 免疫算法介紹25-29
• 3.3.1 免疫算法基本概念25-26
• 3.3.2 免疫算法相關(guān)算子研究26-28
• 3.3.3 算法的基本流程28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于矢量距免疫計(jì)算的 3G網(wǎng)絡(luò)站址選取規(guī)劃30-41
• 4.1 引言30-31
• 4.2 基站規(guī)劃相關(guān)問題描述31-32
• 4.2.1 問題描述31
• 4.2.2 數(shù)學(xué)模型的建立31-32
• 4.3 改進(jìn)免疫算法求解站址規(guī)劃模型32-35
• 4.3.1 抗體編碼32
• 4.3.2 種群初始化32-33
• 4.3.3 親和度計(jì)算33
• 4.3.4 抗體濃度計(jì)算33-34
• 4.3.5 相關(guān)算子設(shè)計(jì)34-35
• 4.4 改進(jìn)算法流程35-36
• 4.5 實(shí)驗(yàn)仿真分析36-40
• 4.5.1 參數(shù)設(shè)置36
• 4.5.2 免疫算法參數(shù)調(diào)整36-38
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析38-40
• 4.6 本章小結(jié)40-41
• 第五章 基于免疫粒子群算法的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站規(guī)劃41-49
• 5.1 引言41-42
• 5.2 相關(guān)算法描述42-44
• 5.2.1 粒子群算法42-43
• 5.2.2 免疫算法43-44
• 5.3 免疫粒子群算法求解站址規(guī)劃問題44-46
• 5.3.1 編碼方式44-45
• 5.3.2 目標(biāo)函數(shù)45
• 5.3.3 免疫粒子群算法流程45-46
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-48
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置46
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-48
• 5.5 本章小結(jié)48-49
• 第六章 總結(jié)與展望49-51
• 6.1 論文總結(jié)49
• 6.2 展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 作者在讀期間研究成果56-57
• 致謝57-59

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本文編號：716601