基于GA遗传优化的5G微基站部署策略matlab仿真

原创已于 2025-12-04 23:46:24 修改 · 275 阅读

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#5G #GA遗传优化 #微基站部署 #matlab

于 2025-12-04 23:45:23 首次发布

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1.程序功能描述

传统部署策略（如网格部署、贪心算法）存在局部最优陷阱，难以应对复杂城市环境下的多约束优化问题。遗传算法作为一种基于生物进化理论的全局优化算法，通过模拟自然选择、交叉、变异等进化过程，能够在解空间中高效搜索全局最优解，为5G微基站部署提供了理想的优化框架。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.部分程序


    figure;
    plot(Error,'linewidth',2);
    grid on
    xlabel('迭代次数');
    ylabel('适应度值优化过程');

    %根据优化结果输出部署结果
    figure;    
    [V,I] = min(JJ);
    XY    = XYp{I};
    Gdop  = Vp{a};
    X     = XY(1:length(XY)/3);
    Y     = XY(1+length(XY)/3:2*length(XY)/3);
    Z     = XY(1+2*length(XY)/3:end);
    JZ_pos= [X',Y',Z'];
    x     =-2*SCALE:STEPS:2*SCALE;
    y     =-2*SCALE:STEPS:2*SCALE;
    xx    = [0:0.5:20];
    [c,handle]=contour(x/1e3,y/1e3,Gdop,xx);
    clabel(c,handle);
    hold on;
    plot(JZ_pos(:,1)/1e3,JZ_pos(:,2)/1e3,'r.');
    xlabel('x(km)')
    ylabel('y(km)')
    title('5G基站部署图')

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