移动通信网络优化是移动通信网络从建设、运行到维护过程中的一个重要组成部分,用于解决现有网络中影响网络服务质量的新问题。网络优化工作针对网络中出现的问题采取相应技术进行网络结构调整,使网络以最理想的状态运行,从而充分利用现有网络资源以获取最佳效益。遗传算法是一类解决复杂非线性优化问题的有效手段,本论文研究采用遗传算法解决网络优化中的两个复杂非线性优化问题：GSM网络频点资源分配优化、WLAN热点精确选址中业务流量分布。首先在现有网络中如何对有限的频谱资源进行合理分配,对充分利用网络资源提高网络质量具有重要意义。本文在信道分配数学模型、遗传算法应用技术基础上,针对实际应用中的约束条件,提出了基于遗传算法的频点资源分配优化。本文中遗传算法对小区及其频点需求进行编码,以小区之间同邻频干扰和作为适应度函数,实现了面向实际应用的初始化、选择、交叉、变异和调整等过程。重点解决了对网络进行局部调整时,在部分小区的部分频点已经固定的条件下,应用遗传算法进行频点分配的问题。其次在扩展新资源中,WLAN作为对现有2G网络的补充,其准确选址工作受到广泛关注。进行WLAN网络建设时,必须根据业务分布情况,才能够得到准确的网络容量和覆盖范围,这需要更为准确的业务分布预测算法,以预测出与实际网络运营状况相符合的业务分布。本文提出了基于遗传算法的业务分布预测方法。对区域内不同地物类型话务密度比例进行编码,利用遗传算法迭代计算,找出接近最优值的不同地物类型话务密度比例值,实现对小区话务量的近似拟合,计算出不同地物类型话务密度,从而实现对小区流量的分布预测,得出流量分布图,为WLAN精确选址提供理论依据。最后,根据上述研究成果,基于.NET平台,利用C++/C#编程语言和SQL Server2005数据库,封装遗传算法计算模块,并把其集成在网络频点资源分配系统以及WLAN精确选址系统中,分别在某地移动GSM网络频点资源优化分配和某地移动数据业务热点精确选址分析中得到实际应用。投入使用后取得预期效果,证明本论文中研究开发的基于遗传算法的频点分配技术以及WLAN精确选址中地物话务密度比例值计算技术具有实际应用价值。