面向网络覆盖的目标函数近似估计粒子群优化算法
(0) 随着通信技术的快速发展和移动数据流量的爆炸性增加，快速高效的移动通信网络覆盖优化变得尤为重要。针对此，我们提出了一种基于目标函数近似采样估计的粒子群优化算法以降低网络覆盖率优化计算量。算法在优化过程中并不计算所有栅格点的覆盖情况，而是仅抽样选取少量的样本点进行覆盖分析近似估计全部栅格点的覆盖率，从而有效降低每次迭代中对覆盖率评估的计算资源消耗，但相应的引入了计算误差。实验结果表明，存在着一个合理的采样比例，使得算法可以兼顾计算效率和准确性。更重要的是，在大规模网络场景下，算法能够在很小的采样率条件下获得良好的性能，可以在很大程度上提升网络优化的速度。
网络覆盖优化 粒子群算法 抽样 大规模网络场景
祁彦龙
中国移动通信集团设计院有限公司陕西分公司,陕西省西安市7100000
国内会议
西安
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36-40
2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）