隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展,人們快速的從2G進(jìn)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(shí)在整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中,合理的基站選址方案是至關(guān)重要的一部分。過去根據(jù)經(jīng)驗(yàn),人工手動(dòng)設(shè)計(jì)候選方案的方式是不精確并且是低效的。之后一些學(xué)者提出對基站選址進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,然后用求解模型的方式進(jìn)行基站選址。但是,基站選址往往需要考慮目標(biāo)區(qū)域的覆蓋率、成本與業(yè)務(wù)量的關(guān)系,同時(shí)還要考慮信號干擾等因素,因此模型的建立相對復(fù)雜,同時(shí),目前的智能優(yōu)化算法也并不能很好的解決這類復(fù)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(jìn)行改進(jìn)研究,并將算法應(yīng)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(jìn)行研究。通過研究經(jīng)典微粒群算法,提出利用膜計(jì)算與METROPOLIS采樣對微粒群算法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了PMET-PSO算法,其中依據(jù)模擬退火算法溫度下降過程,重新設(shè)計(jì)的METROPOLIS采樣過程為微粒群算法加入隨機(jī)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(jì)算增強(qiáng)了微粒群算法的并行性,能夠降低... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

PMET-PSO算法的膜結(jié)構(gòu)

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(jìn)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(yùn)行時(shí)間相對于 MET-PSO 算法節(jié)省很多。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2972811