随着我国移动用户的爆炸性增长,以及通信事业的迅猛发展,移动通信网络的建设速度越来越快。而GSM网络作为一种比较成熟的组网方式在整个移动通信网络中占有重要的地位。在移动通信市场的迅猛发展中,市场的竞争逐渐加剧,用户越来越希望可随时随地享受高质量通信。网络质量的好坏已成为网络运营商占领移动通信市场、把握成败的关键。为此,移动通信运营商开始在室外、室内和地下等移动信号难以覆盖的盲区设置直放站,以最大限度地满足用户对于通话服务的需求。网络优化的最终目的就是要使网络处于最佳的运行状态以获得最好的经济效益。在使用直放站进行网络优化的过程中,通信网络的覆盖度和成本通常作为评价网络优良的标准,是移动网络运营商能否提高自身竞争力的关键。本文针对基本遗传算法存在的寻优过程的“无方向性”和容易“早熟”的现象,以及计算量较大并存在容易陷入“局部最优解”等不足,引入了改进的遗传算子,从加快算法寻优速度和避免早熟两大方面,采用保优选择策略、单纯形交叉算子、适应度密度判定变异位数等方法,并将改进后的算法应用到本文的GSM网络优化中的直放站布置问题中。这些算子的使用加快了算法的收敛速度并避免了早熟。根据GSM无线通信网络的面积覆盖率和业务容量覆盖率两个关键技术要求,以及直放站设备成本的经济效益需求,定义了无线市话网络直放站分布的目标函数,将该目标函数与GSM系统中有关参数相结合,应用改进的遗传算法对直放站的分布进行优化。该算法综合考虑了在GSM网络规划实际工程中的多种规划目标和要求,能够找到符合要求的直放站分布方案。既满足了覆盖率相对好又使成本变得相对较低。仿真结果表明,本文采用的改进遗传算法对于一个给定区域,投入数量较少的直放站就可以使覆盖率达到90%以上。