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摘要：本发明提出一种多目标优化的5G基站布局优化方法。该方法包括：获取空间数据并建立坐标系，设置备选基站点坐标集合；将基站布局优化问题转换为适合遗传算法的问题；计算覆盖率并设置适应度函数；采用多目标优化的遗传算法求解，包括确定种群相关参数并初始化种群，对操作种群进行交叉、变异操作，合并种群后计算适应度值和覆盖率并进行非支配排序，根据非支配层级和拥挤度值选择新种群，判断是否终止迭代并输出选址方案合集，最后解码最优解集并选择最终方案。本发明可在保证信号覆盖率的同时减少基站数量，降低建设成本，高效地解决5G通信基站布局选址的问题。

主权项：1.一种多目标优化的5G基站布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取5G基站建设规划区的空间数据，建立坐标系如图1所示，基于采样方法和数据模型设置备选基站点的坐标集合C，大小为n，即集合C＝{C1Xc1,Yc1,C2Xc2,Yc2,...,CnXcn,Ycn}；S2、将基站布局优化问题转换为适合遗传算法的优化问题，基站选择可以视为基于解决0～1背包问题的动态规划模型，设备选基站数量为n，每个基站的位置状态为Xii＝1,2,...,n，其中Xi＝1表示选择该位置作为基站，Xi＝0表示不选择；S3、单个基站覆盖半径R已确认，可以根据蒙特卡洛原理计算覆盖率，随机选取布局空间范围内m个点的集合K＝{K1Xk1,Yk1,K2Xk2,Yk2,...,KnXkm,Ykm}计算每个点K到状态Xi＝1的基站点的距离Li，当存在Li≤R时表示该点在覆盖范围内，覆盖范围内点数量m1与m比值即为覆盖率S4、设置适应度函数为已选择基站数量百分比，计算满足覆盖率个体的编码计算适应度，大小为n的种群中个体位置状态为0的数量n0，则个体适应度值S5、采用多目标优化的遗传算法，利用目标函数之间的Pareto支配关系，进化筛选出一组互不支配的解，求解5G基站的优化布局方案；所述步骤S5采用遗传算法求解5G基站的优化布局方案，步骤如下：S51、确定种群大小、交叉变异概率和最大迭代次数，初始化种群；S52、复制出一个操作种群，按照交叉概率对其中的个体进行交叉操作；S53、按照变异概率对步骤S52得到的新种群的个体进行变异操作；S54、合并操作种群与原种群生成大小为2N的新一代种群；S55、计算新一代种群中每个个体的适应度值和覆盖率并进行非支配排序，如果个体P在优化目标覆盖率Pcov和适应度值Fitness的大小都不小于个体Q，并且至少在一个目标上大于个体Q，那么就说个体P支配个体Q，反之则称个体P被个体Q支配，如果个体之间均不满足上述条件，称二者之间为非支配关系，然后根据个体支配其他个体的数量进行排序区分层级，支配数量越多非支配层级越小；S56、根据非支配层级从小到大逐层放入新种群，直到有一层不能完全放入下一代时，计算这一层中所有个体的拥挤度值，并以拥挤度值作为指标从大到小逐个放入下一代种群中直到下一代种群大小为N；S57、拥挤度值计算方法为根据指定个体i在当前层级中的位置，计算包含个体i但是不包含其他个体的最大长方形的周长，拥挤度的加入可以使得到解集中的解尽可能地分散，维持种群的多样性；S58、根据终止条件判断是否终止迭代，并在满足终止条件后输出选址方案合集；S59、解码步骤S58输出的Pareto最优解集，根据现场实际情况及需求选择出最终方案。

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