1、显了,取代的局部极值,作为算法终止解。初始种群规模越大,获得的寻优增益越大。表规划方案与原方案各项统计值对比统计对比干扰值冲突计数混淆计数同站机产生个交叉点从交叉点开始相互交换配对父本之间基因形成新的个体为保证种群的多样性,避免交叉可能产生的局部收敛,本文采用多重随机的选择性变异方法来进行变异运算,具体操作过程是设定变异概率,∈根据适应度选择需要变异的个体然后对每个个体根据适应度产生个概率,当这个概率大于变异概率时,将变异点的原有基因值取反,变异点的位置也是随机选取新产生的个体和旧种群组自适应遗传算法在网络规划中的应用研究原稿其中,表示个小区,表示两个小区之间的干扰概率。染色体的表示及编码中遗传信息在个长链上按定的模式排列,遗传编码可看作从表现型到基因型的。
2、扰及同的加大以及网络规模的激增使得规划需求迫切。网络规划的理论模型,是在满足定约束条件下,如何将有限的分配给网络中的小区,使得网络的整体干扰最小,现有的些规划方法,由于规划数据源以及规划算法原因,存在适用的网络规模小规划结果误差大等问题。基于此背景,本文通过研究网络规划理论模型,结合对比不同算法对该类问题的适应性,最终采用遗传算法作同小区,需要尽量避免相同以及模模模相同,而对于定义了邻区关系的小区对,由于它们互为切换的备选小区,因此对于同干扰规避要求更为严格规划的理论模型是个典型的问题,是在满足定的约束条件下,如何将个分配给网络中的小区小区数目远大于,使得网络中的总干扰值最小,其组合结果为本项目的全局规划算法,以实现的自动寻优规划。原理与规划方法概述在网络。
3、扰问题,使得数据吞吐率下降,甚至掉线,网络性能恶计数同站共模计数原方案新规划方案改善幅度将新规划方案在现网中执行后,采集前后两周的网络指标,对比如下表方案实施前后现网指标对比指标对比规划前周规划后周大于的比例建立成功率无线掉线率切换成功率吞吐率大于通过表和可见,在收敛的干扰值,不良计数统计,路测指标以及性能统计指标上,该算法都有良好的表现,实验结果取得了理想的合在起,利用适应度进行选择,更新种群。应用测试与分析为了验证本文算法,在实际网络进行试验,试验区域为中型城市市区网络中的个网格,宏小区个数为个不考虑插花的异频小区,室内小区个,平均站间距米。规划小区数个使用规则主用,备用约束条件上文中的通用约束条件外,还增加了同站小区号需连续的约束,以及主干道相邻及备。
4、选切换小区无模干扰及同位数。由和两部分构成,移动台进行小区搜索时,在中心频点周围尝试接收主同步信号,随后进行辅助同步信号捕捉。捕获到和信号后,就可以确定当前小区的。共有个可用组合,然而并不是个都可以随意分配,它必须避免同个小区覆盖范围内以及模不相等避免干扰冲突。图模干扰示意图因此,有重叠覆盖区域的不加快最优解的求解速度。这里就引入了根据遗传代数的不同,动态调整选择压力的思想,通过模拟退火的方式来实现,个体选择概率改进为,其中,为第个个体的适应度,为种群规模,是遗传代数,为温度,为退火的初始温度。交叉,变异交叉运算是遗传算法的重要特征,需要产生多样性尽可能多的后代,本文采用单点交叉的方法,其具体操作过程是先对群体进行随机配对,选出需要进行交叉的两个个体随自适。
5、络的整体干扰最小,现有的些规划方法,由于规划数据源以及规划算法原因,存在适用的网络规模小规划结果误差大等问题。基于此背景,本文通过研究网络规划理论模型,结为本项目的全局规划算法,以实现的自动寻优规划。原理与规划方法概述在网络中,通过来确定小区的移动性功能,如小区重选和切换,以及用于确定含有物理控制格式指示信道和物理混合自动重传指示信道的资源块的位置,如果规划不合理,用户可能驻留在的小区,并且会带来严重的干扰问题,使得数据吞吐率下降,甚至掉线,网络性能恶的的约束条件算法仿真在初始种群,干扰和为,经过代进化以后,干扰值明显下降至,在代之前,收敛的速度很快。之后下降速度变缓,种群趋于稳定,后期主要依靠交叉和变异来进行微调寻优。从代到算法结束,变化趋势已经非常不明。
6、的小区对,由于它们互为切换的备选小区,因此对于同干扰规避要求更为严格规划的理论模型是个典型的问题,合对比不同算法对该类问题的适应性,最终采用遗传算法作为本项目的全局规划算法,以实现的自动寻优规划。原理与规划方法概述在网络中,通过来确定小区的移动性功能,如小区重选和切换,以及用于确定含有物理控制格式指示信道和物理混合自动重传指示信道的资源块的位置,如果规划不合理,用户可能驻留在的小区,并且会带来严重自适应遗传算法在网络规划中的应用研究原稿的的约束条件算法仿真在初始种群,干扰和为,经过代进化以后,干扰值明显下降至,在代之前,收敛的速度很快。之后下降速度变缓,种群趋于稳定,后期主要依靠交叉和变异来进行微调寻优。从代到算法结束,变化趋势已经非常不明显了,取代的局部。
7、中,通过来确定小区的移动性功能,如小区重选和切换,以及用于确定含有物理控制格式指示信道和物理混合自动重传指示信道的资源块的位置,如果规划不合理,用户可能驻留在的小区,并且会带来严重的干扰问题,使得数据吞吐率下降,甚至掉线,网络性能恶般的进位制,有时增加,需要改变所有的位元,而格雷码增加或减少都只需要改动个位元。它的循环单步消除了遗传算法在随机取数时出现重大偏差的可能性,另外,因为格雷编码便于反映所求问题的结构特征,对于些连续函数的优化问题,也可以改善遗传运算的随机特征,增强了遗传算法搜索局部问题上的能力。进制和格雷码转换公式如下异或操作,和分别是格雷码和进制编码串,下标表示编码串的位,基金项目广州市科技计划项目第页共页。建立小区干扰矩阵采用小区间的相关性测。
8、极值,作为算法终止解。初始种群规模越大,获得的寻优增益越大。表规划方案与原方案各项统计值对比统计对比干扰值冲突计数混淆计数同站化。自适应遗传算法在网络规划中的应用研究原稿。冲突约束两个互为邻区的小区不能使用相同的。混淆约束拥有同邻区的小区间,不能相同。概述移动通信网络中,通过来识别不同小区,因此对于小区有着非常重要的作用,如果规划不合理,用户可能合在起,利用适应度进行选择,更新种群。应用测试与分析为了验证本文算法,在实际网络进行试验,试验区域为中型城市市区网络中的个网格,宏小区个数为个不考虑插花的异频小区,室内小区个,平均站间距米。规划小区数个使用规则主用,备用约束条件上文中的通用约束条件外,还增加了同站小区号需连续的约束,以及主干道相邻及备选切换小区无模。
9、量数据构造维干扰矩阵,由于的测量报告数据全面,本文通过数据中服务小区测量相邻小区的参考信号接收功率,来构造出反映小区小区相互联系的干扰矩阵,结构如下表小区干扰矩阵结构小区干扰矩阵效果。验证了本文提出的基于自适应遗传算法的网络规划方法,能为网络带来性能的提升,同时大大节约了网优工程师的工作量,提高了规划的准确度。总结在网络中,频谱资源和资源都是有限的,同时网络的复杂度日益增加,也使得使得的干扰规避,即更优化的规划成为个重要的研究课题,规划属于问题,传统的单纯凭借经验以及半手工的方法已经无法满足留在的小区,并带来严重的干扰问题,而目前基站密度的加大以及网络规模的激增使得规划需求迫切。网络规划的理论模型,是在满足定约束条件下,如何将有限的分配给网络中的小区,使得。
10、映射。编码的规则应该易于生成与所求问题相关的最小字符集。自适应遗传算法在网络规划中的应用研究原稿的的约束条件算法仿真在初始种群,干扰和为,经过代进化以后,干扰值明显下降至,在代之前,收敛的速度很快。之后下降速度变缓,种群趋于稳定,后期主要依靠交叉和变异来进行微调寻优。从代到算法结束,变化趋势已经非常不明显了,取代的局部极值,作为算法终止解。初始种群规模越大,获得的寻优增益越大。表规划方案与原方案各项统计值对比统计对比干扰值冲突计数混淆计数同站余国清邓锐,格雷码对遗传算法的改进研究,中国科教创新导刊,期,崔逊学,多目标进化算法及其应用,北京国防工业出版社,李寿鹏,张国栋,苏雷,系统配置分析,运营与维护信息在个长链上按定的模式排列,遗传编码可看作从表现型到基因。
11、数的优化问题,也可以改善遗传运算的随机特征,增强了遗传算法搜索局部问题上的能力。进制和格雷码转换公式如下异或操作,和分别是格雷码和进制编码串,下标表示编码串的位码便于反映所求问题的结构特征,对于些连续函数的优化问题,也可以改善遗传运算的随机特征,增强了遗传算法搜索局部问题上的能力。进制和格雷码转换公式如下异或操作,和分别是格雷码和进制编码串,下标表示编码串的位数。建立小区干扰矩阵采用小区间的相关性测量数据构造维干扰矩阵,由于的测量报告数据全面,本文通过数据中服务小区测量相邻小区的参考信号接收功率,来构造配,它必须避免同个小区覆盖范围内以及模不相等避免干扰冲突。图模干扰示意图因此,有重叠覆盖区域的不同小区,需要尽量避免相同以及模模模相同,而对于定义了邻区关系。
12、的映射。编码的规则应该易于生成与所求问题相关的最小字符集。选择算法中选择的作用是按照种方法,从父代群体中选取些优良的个体,进行交叉变异,得出下代。在种群进化的不同阶段,选择的压力不同,在选择初期,我们希望适应度较差的个体也有定的生存机会,以避免误杀,而越到后期,选择压力越大,我们期望算法缩小搜索领域,目前的规划需求,基于这样的背景,本文将通信领域的先验知识与计算方法相结合,实现高效准确规划的目的。参考文献,为本项目的全局规划算法,以实现的自动寻优规划。原理与规划方法概述在网络中,通过来确定小区的移动性功能,如小区重选和切换,以及用于确定含有物理控制格式指示信道和物理混合自动重传指示信道的资源块的位置,如果规划不合理,用户可能驻留在的小区,并且会带来严重的干。
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自适应遗传算法在LTE网络PCI规划中的应用研究(原稿)