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随着通信行业日新月异的发展,移动通信技术已经进入4G时代,2013年12月4日,工信部向三大运营商颁发了TD-LTE牌照。基站站址的选择是否合理,对于TD-LTE网络通信质量以及建设成本都有极大的影响。就目前情况来看,移动通信基站选址难、建设难和保有难的问题日渐突出,已成为我国4G建设发展的一大掣肘,因此,基站优化选址问题成为TD-LTE网络建设的一个重要研究内容。TD-LTE网络基站选址优化是一个NP-hard问题,求解这类复杂度较高的问题,最常见的就是各种人工智能算法。免疫算法是智能计算领域的最新研究成果,它具有算法模型简单、收敛速度快、易于实现等优点,被广泛应用于工程应用和科学研究等热门领域。但由于NP-hard问题的复杂度很高,传统的人工免疫算法存在着一些难以克服的缺陷,比如收敛精度比较低、进化后期收敛速度变慢以及容易出现局部最优等。因此,十分有必要对改进的免疫算法进行研究,这对于复杂优化问题的求解,具有非常重要的理论研究意义和实际应用价值。混合算法能够克服单一算法的缺陷,为了进一步提高人工免疫算法在解决TD-LTE网络基站选址优化问题时的效率,本论文借鉴分层与协同进化的思想,对人工免疫算法进行了改进,给出了一种混合免疫算法,即就是分层协同进化免疫算法(LCIA)。LCIA算法的基本思想是将种群分为上下两层,对低层进行免疫操作,对高层进行协同进化操作。标准测试函数的仿真结果表明,此混合算法可以提高种群的多样性以及搜索的效率。根据TD-LTE网络的特点以及选址的原则和目标,本论文构建了TD-LTE网络基站选址问题的数学模型,给出了LCIA算法的框架,设计了LCIA算法的流程,采用Matlab2014a对此问题进行了仿真实验,并与其他相关文献提出的算法进行了对比。结果表明,此算法的效率很高,得到的规划方案也符合实际的要求,可以用较小的建站代价获得较高的网络覆盖率和较高的网络容量,为运营商们解决基站选址问题提供了新的思路。