【摘 要】
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多目标优化理论和优化算法的发展带动了许多学科的蓬勃发展,各类组合优化问题也呈现出大型化、复杂化的特点。其中,启发式算法因其简单、高效且便捷的并行处理优势,在工业设计、生产等众多领域都得到了广泛的应用,并产生了巨大的经济和社会效益。特别是在5G网络规划应用方面,启发式算法发挥了重要的作用。由于5G基站的分布规划需要综合考虑当地的用户需求、适应周围环境以及绿色经济等原则,本文提出了一种改进的带精英策略
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多目标优化理论和优化算法的发展带动了许多学科的蓬勃发展,各类组合优化问题也呈现出大型化、复杂化的特点。其中,启发式算法因其简单、高效且便捷的并行处理优势,在工业设计、生产等众多领域都得到了广泛的应用,并产生了巨大的经济和社会效益。特别是在5G网络规划应用方面,启发式算法发挥了重要的作用。由于5G基站的分布规划需要综合考虑当地的用户需求、适应周围环境以及绿色经济等原则,本文提出了一种改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对5G基站分布方案进行优化,提升5G用户体验。本文的主要工作如下:（1）对5G基站规划问题进行了研究,根据5G基站的分布规则,提出了基于改进盒交叉算子和基于等级的t分布变异算子的带精英策略的快速非支配排序遗传算法的改进算法,并与另外5种相关算法在4个标准测试函数上进行算法有效性的验证。（2）构建了一个网络模型来评估规划方案以进一步验证改进算法的优化效果。在该模型中,采用实数编码的变量来表示基站参数配置,以城市宏蜂窝小区无线传播模型提供的基站覆盖半径作为变量的取值范围,并选择用户覆盖水平和建站成本作为多目标优化算法的两个目标。最后,实验表明,与其他相关算法相比,本文所提出的算法具有更好的收敛性和分布性。通过在5G网络规划中的应用,也证明了本文算法在解决5G基站分布规划问题中的优越性,且能够提供更优的分布方案。
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