近些年来,移动通信设备越来越受到人们的青睐,手机、平板电脑以及笔记本电脑等移动通信设备无论是在人们的日常生活还是在工作中都扮演着重要的角色。移动通信设备之间通过无线网络实现互联,所以用户对于无线网络服务质量的需求也随之越来越高。作为无线网络建设中最关键的部分,网络规划直接影响整个无线网络的性能和服务质量。很多学者都在对无线网络搭建工作中的网络规划问题进行研究,并提出了多种有效的网络规划方案。高速铁路环境下的移动通信不同于一般环境,由于其列车的高行驶速度、车厢封闭的特性,带来了传统通信环境下不存在的一些问题:较多的小区切换、加剧的多普勒频移效应以及较高的穿透损耗等。针对这些难题,本文提出了基于分布式天线的网络规划方案:提出了逻辑小区的概念,每一个逻辑小区中部署一定数量的天线,这些天线均采用相同的频率进行通信,这样可以有效地减少小区切换的次数,从而提高网络服务质量。进一步地将网络规划问题建模抽象成为最优化问题,即在保证网络传输速率满足最低网速限制的前提下,尽可能地减少无线网络搭建的总成本,并将该最优化问题不断地简化和变换,证明其为NP难问题。针对网络规划这一NP难问题,本文采用改进的布谷鸟算法来求解这一问题。首先本文分析了布谷鸟算法在位置更新时存在的缺陷,为了改进算法存在的缺陷以提升布谷鸟算法的性能,本文提出了维度小区的概念,并将其应用于算法的位置更新。相对于原始的布谷鸟算法,改进布谷鸟算法在位置更新时会按照划分的维度小区逐次进行更新,并选择所有更新情况中的最优解作为下一代,大大减少了维度之间相互影响而导致不能达到最优解的问题;进一步使用CEC2014测试集函数测试改进布谷鸟算法的性能,将改进布谷鸟算法的实验结果与原始布谷鸟算法以及其他智能算法进行对比,实验结果表明改进布谷鸟算法在求解精度和收敛速度方面上均优于其他对比算法。为了进一步提高改进布谷鸟算法求解网络规划问题的求解精度,本文对改进布谷鸟算法的重要参数进行调优,针对本文提出的网络规划的最优化问题,通过大量实验确定改进布谷鸟算法重要参数的最优取值;进一步基于算法重要参数的最优取值,采用改进布谷鸟算法进行网络规划的仿真实验。实验结果表明,与常规的网络规划方案相比,基于改进布谷鸟算法得到的网络规划方案具有更低的网络搭建成本,并且随着所需搭建无线网络的铁路路段长度的增加,基于改进布谷鸟算法获得的网络规划方案所节省成本的效果变得更加明显。此外,与原始布谷鸟算法以及其他现代智能优化算法的仿真结果进行对比,改进布谷鸟算法同样具有最优的求解性能。