刘计永, 张　蕾

(1.中国移动 河北分公司，河北 石家庄 050000；2.北京邮电大学 信息与通信工程学院，北京 100876)



遗传算法在UMTS自动小区规划中的应用

刘计永1, 张蕾2

(1.中国移动 河北分公司，河北 石家庄 050000；2.北京邮电大学 信息与通信工程学院，北京 100876)

针对需要高维优化的通用移动通信系统(UMTS)无线网络自动小区规划(ACP)问题，应用了改进的遗传算法。该算法用特殊的正交方法产生初始解，采用精英选择策略，并自适应地改变交叉概率和变异概率的值。仿真结果显示:相对于其他遗传算法，该算法的性能有较大的提升，可以更加有效地找到高维UMTS-ACP问题的优化解。

无线网络优化； 通用移动通信系统； 遗传算法

0　引　言

通用移动通信系统(universal mobile telecommunications system,UMTS)无线网络中由于基站天线参数配置不合理容易使网络出现诸如弱覆盖、导频污染等覆盖质量问题，使某些区域的信号质量不能满足用户的服务质量(QoS)需求，因此，进行无线网络优化是一项重要的工作。但是，随着无线网络规模的日益庞大和维护工作的日益复杂，网络维护优化的难度在不断加大，选取一种新的适当的方法来解决网络优化的问题是很有必要的[1]。近几年，利用自动小区规划(automatic cell planning,ACP)进行无线网络的优化是一项研究热点[2,3]，它可以解决最大化网络性能问题。

无线网络优化问题实质上是一个NP-hard问题，解决这类问题一个有效的方法就是采用智能算法，目前常用的智能算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法等[4～6]，其中，遗传算法的应用较为广泛。……