一种多目标优化的5G基站布局优化方法与流程

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：

2.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述s51中设置初始种群大小为n，设置交叉操作概率为pcro，变异操作概率为pmut，最大迭代次数为g，随机基站的位置状态xi(i＝1,2,...,n)为0或1，生成一个集合xn＝{x1,x2,...,xn}为一个个体，重复执行n次，生成初始种群。

3.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述步骤s52的具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述步骤s53的具体步骤为：

5.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述步骤s55计算单个个体的覆盖率和适应度值然后根据覆盖率和适应度值进行非支配排序，确定每个个体的支配层级；种群中每个个体都有两个参数ci和si，其中ci为种群中支配个体i的其他个体的数量，si是被个体i所支配的个体的集合。

6.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述步骤s56根据支配层级从上至下选择全部个体放入新种群，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。

7.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述步骤s57根据个体ni对应的坐标ci(xi,yi)，获取其前后相邻的两个个体坐标ci-1(xi-1,yi-1)和ci+1(xi+1,yi+1)，计算以ci-1和ci+1为对角的长方形的半周长li＝|xi-1-xi+1|+|yi-1-yi+1|即为拥挤度，最两端的个体被认为拥挤度值为正无穷，优先选择进入下一代。

8.根据权利要求1所述的一种多目标优化的5g基站布局优化方法，其特征在于，所述步骤s58设终止条件为算法是否已收敛或者算法是否已达到最大迭代次数，若满足其中任意一个条件，则终止迭代，将适应度值最高的个体作为选址方案输出；否则继续执行直至满足终止条件。