3G基站位置与参数配置的建模和优化算法研究

在第三代（3G）移动通信网络规划中，基站是投资最大、也最为灵活的单位，因此为了部署一个高性能、易管理、低成本的3G无线网络，其基站的科学部署就显得至关重要。.该项目通过分析影响3G基站位置与参数配置模型准确性的几个核心因素，充分利用已有的2G基站，把数理统计和数学规划的方法用于建模，研究移动网络能够满足不断增长的容量、覆盖、质量要求的3G基站位置与参数配置的建模方法和数学模型。依据建立的数学模型，分析求解该问题的约束多目标组合进化算法的结构和特征，设计适合这类问题的进化算法的编码、解码，构造高效的进化算子和有效的适应值函数，提出能求出均匀分布的Pareto有效解的快速多目标进化算法，并研究算法的全局收敛性。该项目的研究既能为我国3G基站的科学部署提供有效的方法，也能为约束多目标组合优化问题提供新的理论与算法。

通过分析影响WCDMA 基站位置与参数配置模型准确性的几个核心因素，充分利用已有的2G 基站，综合考虑了上行链路、下行链路和多业务的情况，并且针对WCDMA 功率切换和呼吸效应的特点，增加其目标函数的约束条件，从而模拟了WCDMA 这一技术特点，建立了WCDMA 基站位置与参数配置的数学模型。通过设计适合这类模型的进化算法的编码、解码，和构造进化算子，给出了求解该问题的进化算法。计算机仿真结果表明建议的算法能够提供一系列高质量的解。.课题组对进化多目标优化算法的有效解的均匀性和保持种群的多样性进行了研究，提出了三种改进策略。在基于聚合目标函数的多目标进化算法中，权重向量都是事先给定的，固定的权重向量对部分多目标最优化问题求解效果不理想。课题组根据当前非劣解的分布，提出一种基于投影和等距插值的动态权重设计方法。该权重设计方法，几乎适合所有的基于构造适应值函数的多目标进化算法。让这种新的权重设计方法与基于极大极小的MOEA/D相结合，提出一种动态权重的进化多目标算法。数值仿真验证了采用新的权重设计的进化多目标算法比固定权重的多目标进化算法更容易求出均匀散布的有效解。为了便于求出多目标优化问题的均匀散布的有效解，利用幂函数对目标进行数学变换，使变换后的多目标优化问题的前沿界面在算法的进化过程中逐渐接近简单的形状，并且讨论了经过数学变换后前沿界面的保距性问题。课题组提出一种基于多群体竞争与协作的多目标进化算法。根据各个子群体的影响因子把目标函数空间分成若干子区域。每一个子群体对应一个内部集和一个外部集。内部集是由该子群体中若干最好的个体构成；外部集是由子群体曾经发现的若干个体组成。多群体策略使得种群中的个体只需要与本子群体中的个体进行比较，较少了算法复杂度，同时减少了某些子群体中的支配解的选择压力，有利于保持种群的多样性。