本申请涉及通信,特别是涉及一种基站选址方法、装置及设备和介质。
背景技术:
1、基站选址问题属于典型的非确定性多项式难题,故常利用遗传算法等启发式智能算法寻求最优解。
2、相关技术中,基于遗传算法的基站选址方法主要通过对初始种群迭代进行父代选择、子代交叉、以及基因变异等操作来对基站选址问题进行建模、优化,以通过迭代求解的方式达到寻求最优解的目的。但传统基于遗传算法的基站选址方法存在对初始种群的依赖性过高(即基站选址结果受初始种群影响较大),且容易陷入局部最优解的问题,以致影响基站选址结果的准确性。
技术实现思路
1、鉴于上述问题,本申请实施例提供了一种基站选址方法、装置及设备和介质,以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。
2、本申请实施例的第一方面,提供了一种基站选址方法,所述方法包括:
3、根据各个已建设基站的特征信息,创建初始种群;
4、将所述初始种群确定为当前父代种群,并重复执行基于多种变异方式,对所述当前父代种群中筛选出的各个个体的基因执行变异操作,将基因变异后的所述各个个体确定为新的当前父代种群的步骤,直至得到符合迭代结束条件的当前父代种群;
5、根据所述符合迭代结束条件的当前父代种群所表征的各个候选待建设基站的特征信息,确定待建设基站的位置信息;
6、其中,所述初始种群中的一个个体的基因用于表征一个已建设基站的特征信息,所述当前父代种群中的一个个体的基因用于表征一个候选待建设基站的特征信息,所述已建设基站和所述候选待建设基站各自的特征信息分别至少包括位置信息。
7、本申请实施例的第二方面,提供了一种基站选址装置,所述装置包括:
8、种群创建模块,用于根据各个已建设基站的特征信息,创建初始种群;
9、基因变异模块,用于将所述初始种群确定为当前父代种群,并重复执行基于多种变异方式,对所述当前父代种群中筛选出的各个个体的基因执行变异操作,将基因变异后的所述各个个体确定为新的当前父代种群的步骤,直至得到符合迭代结束条件的当前父代种群;
10、基站选址模块,用于根据所述符合迭代结束条件的当前父代种群所表征的各个候选待建设基站的特征信息,确定待建设基站的位置信息;
11、其中,所述初始种群中的一个个体的基因用于表征一个已建设基站的特征信息,所述当前父代种群中的一个个体的基因用于表征一个候选待建设基站的特征信息,所述已建设基站和所述候选待建设基站各自的特征信息分别至少包括位置信息。
12、本申请实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的基站选址方法的步骤。
13、本申请实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序/指令,该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面所述的基站选址方法的步骤。
14、本申请实施例包括以下优点:对传统基站选址方法中基于单一变异方式的基因变异过程进行了优化,采用多种变异方式来改变个体的基因值,以保证基因变异过程中基因变化的多样性,由此可以不断引入与初始种群和父代种群中的个体基因存在差异的新基因,从而降低初始种群对基站选址结果的影响,且使得基因变异后的新个体能够跳出当前搜索空间的限制,可以避免陷入局部最优解,进而提高基站选址结果的准确性。
1.一种基站选址方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于多种变异方式,对所述当前父代种群中筛选出的各个个体的基因执行变异操作,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于不同的变异方式,对所述不同的集群中个体的基因分别执行变异操作,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在对所述当前父代种群中筛选出的各个个体的基因执行变异操作之前,所述方法还包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述已建设基站和所述候选待建设基站各自的特征信息分别还包括所述指标信息;
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述初始种群确定为当前父代种群,包括:
7.根据权利要求1-6任一所述的方法,其特征在于,所述基于多种变异方式,对所述当前父代种群中筛选出的各个个体的基因执行变异操作,将基因变异后的所述各个个体确定为新的当前父代种群,包括:
8.一种基站选址装置,其特征在于,所述装置包括:
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7中任一项所述的基站选址方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序/指令,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基站选址方法。