无线网络中的小区规划不仅影响网络建设成本，而且对无线网络的服务质量有决定性的影响。过去，基站布置和频率分配主要是由工程师依靠经验和实地测试来选择。显然，这种经验往往与实际的最优配置相差甚远。因此，科学的小区规划势在必行。本文将数字地图引入到无线网络规划中来，实现了更科学可靠的资源配置，并解决了规划中的自动基站布置和频率分配问题。 本文首先介绍了移动通信系统设计的基本概念和所涉及的理论，然后定义了自动基站布置问题的数学模型。研究了多目标优化问题的特点和解决优化问题的一些经典算法。鉴于遗传算法在求解优化问题上的诸多优点，本文将一种高效的多目标优化进化算法DCMOGADES应用到无线网络规划中的自动基站布置问题中，并针对自动基站布置问题对原算法进行改进：如在研究DCMOGADES的基础上，本文提出有向的迁徙算子，在保证计算复杂度的同时加快算法的收敛速度，能更快找到最优解，并避免出现早熟；使用马尔可夫过程的原理描述遗传算子，改进交叉和变异操作。仿真结果表明该算法较之目前已有的一些网络规划算法，能够更快速逼近的目标空间的Pareto域，并在该域中分布更均匀。同时，该算法收敛速度更快，且经一次运行便可提供多个合理的基站分布候选方案。这些优点在实际工程规划中有着极其重要的意义。 规划和优化的另一个重要问题就是频率分配。目前有限的可用频谱成为了蜂窝系统容量增加的一个重要瓶颈，最大限度提高频谱利用率的问题日趋突出。这就要求要尽可能地对频率在不同小区间复用，同时要避免移动用户间的干扰。为了更有效地利用频率资源，本文在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法。在信道分配中主要考虑三种限制：同频限制、邻频限制和同位置限制。目标是得到一个用最少的信道数，满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案。本文采用了最小间隔编码方案，利用固定遗传算子(交叉和变异)，在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求。本文提出了几种遗传算子并进行了验证，比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果。通过对几个著名的benchmark问题进行的仿真结果表明，它是一个非常有效地解决信道分配问题的方法。 移动通信网络规划与优化都需要进行准确的场强覆盖预测，而地理环境对无线电信号传播的影响非常大，不考虑这些因素就无法保证预测结果的准确性。移动通信用数字地图是规划软件进行覆盖预测、干扰分析以及频率规划的重要基础数据。因此本文引入三维地形作为规划和优化的基本数据，三维地形的基本原理是根据实际地形高度地图数据或者随机生成的高度数据，采用一定算法来生成三维地貌。三维随机地形的算法有中值替代算法、圆算法、fault算法等。本文结合数字高程模型(DEM)，给出了实际地貌的三维生成算法。在三维地形生成的基础上，引入纹理、光照等技术，使三维地形更接近于自然地形，达到清晰、立体感很强的效果。从而为无线网络规划和优化在数据和图形显示优化结果上提供强有力的支持。 最后，本文介绍了无线网络规划和优化软件的设计和实现细节。