随着移动通信行业的发展,特别是移动互联网及应用的迅速发展,移动通信业务量急剧增加,诸如移动社交、移动支付等移动通信服务已成为人们必不可少的基础服务。但是,可用于承载移动信号的频率资源是十分有限的,业务量剧增与有限频率资源的矛盾成为了移动通信网络进一步发展的严重阻碍。为了充分利用频率资源,提高移动通信网络的质量,必须要解决频率分配问题。传统的解决频率分配问题的方法,如剪枝法等确定性方法,其计算时间太长,在有效的时间内根本不可能求得问题的解;模拟退火等元启发式算法,由于过早收敛,分配的频率的干扰较大,分配方案的质量较低。针对传统算法在时间和质量上的缺陷,本文提出一种超启发式遗传算法来解决TD-SCDMA的频率分配问题。首先,针对频率分配的质量问题,设计了一种超启发式遗传算法来解决频率分配问题。在此算法中,设计了6种面向频率分配问题的低层启发式策略,以及高层的遗传算法。在此基础上,以网络的观点来看待频率分配问题,提出一种先分配重点小区后分配非重要小区的策略。其次,针对超启发式遗传算法分配频率时,某些小区容易陷入局部最优,低层启发式策略选择这些小区重新分配频率时导致无效搜索的情况,设计了一种禁忌搜索表来辅助低层启发式策略来跳过这些小区,提高算法的执行效率。最后,针对超启发式算法解决大规模或超大规模网络的频率分配时间过长的问题,提出了一种基于区域划分的频率分配方法。该算法将服务区域用一个公共区域分为两部分,然后使用超启发式遗传算法并行分配这两个部分的频率,提高频率分配的效率。在两个实际的TD-SCDMA网络的实验结果表明,超启发式遗传算法能够获得比现有方法更优的频率分配方案,而基于区域划分的频率分配方法能够在保证质量的前提下,大大降低频率分配的执行时间开销。本文从频率分配质量和时间开销上研究频率分配问题,分别设计了超启发式遗传算法以及基于区域划分的超启发式遗传算法来解决频率分配问题。实验结果表明,本文算法能兼顾频率分配质量和执行时间开销两个条件,取得较好的频率分配方案。分配质量和时间上的优越性对于解决实际生活中的频率分配问题有着重要的意义。