无线网络优化系统并行计算方法应用与研究

摘要

频率规划是无线网络优化中的重要环节，规划结果直接影响到通信网络的干扰和性能。在无线网络日益复杂的今天，网络规模不断扩大，小区半径不断缩小，在容量、质量的要求下，频率规划也越来越复杂。网络优化工程师在很大程度上要借助科学的优化软件，利用快速的自动频率非配算法完成对网络的预测和设计。
　　 为了加快软件的开发进程，降低频率规划软件的开发和使用成本，同时针对频率规划的具体特点，本文在深入研究了网格计算平台Alchemi和遗传算法类库GAlib的基础上，实现了一种基于网格的粗粒度并行遗传算法，并将其用来实现无线网络优化系统中的频率规划功能。
　　 本文首先根据频率规划的特点对GAlib中的稳态遗传算法GASteadyStateGA进行相应的改进，并将其作为粗粒度并行遗传算法的子种群遗传进化的算法。然后对GAlib中并行遗传算法GADemeGA进行改进，将子种群的遗传操作分别分配到利用Alchemi部署的网格计算环境中的各个网格节点上，实现并行执行。同时本文也对粗粒度并行遗传算法的子种群数目设置策略和Alchemi的资源调度策略作了相应的改进。
　　 为了验证本文算法的性能，应用该算法对现有的网络进行了频率再分配，用分配的结果对现有的网络进行优化，使得网络的质量和频率资源的利用率都有了一定的提高，说明本文的算法是行之有效的。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 论文选题背景

1.2 网格计算的研究现状

1.3 遗传算法的研究现状

1.4 论文主要工作

1.5 论文的组织结构

第二章 网格并行遗传算法实现的技术基础

2.1 并行遗传算法

2.1.1 遗传算法的并行性分析

2.1.2 并行遗传算法的种类

2.2 网格计算环境Alchemi

2.2.1 Alchemi简介

2.2.2 Alchemi的内部实现机制

2.2.3 Alchemi API：网格线程编程模型

2.3 遗传算法类库GAlib

2.4 小结

第三章 子种群遗传算法的实现和优化

3.1 引言

3.1.1 编码

3.1.2 算法评价体系

3.2 子种群遗传算法的优化

3.2.1 初始种群的生成

3.2.2 期望值选择法

3.2.3 动态多点非等长交叉算子

3.2.4 动态交叉率

3.2.5 小生境尺度变换

3.2.6 迭代终止条件

3.3 小结

第四章 网格粗粒度并行遗传算法的设计与实现

4.1 引言

4.2 网格粗粒度并行遗传算法

4.2.1 算法实现机理

4.2.2 并行遗传算法的性能与参数选择

4.3 基于GAlib和Alhchcmi的网格粗粒度并行遗传算法的具体实现

4.4 网格粗粒度并行遗传算法的改进

4.4.1 Alchcmi的任务分配机制的改进

4.4.2 子种群数目的动态设置机制

4.5 小结

第五章 结果分析和效率测试

5.1 测试环境

5.1.1 硬件和软件环境

5.1.2 数据环境

5.2 测试步骤

5.3 测试结果分析

5.3.1 网格粗粒度并行遗传算法效果分析

5.3.2 算法改进效果分析

5.4 小结

第六章 总结及未来的工作

6.1 总结

6.2 未来的工作

致谢

攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果

参考文献