A358-量化粒子群-粒子群-量化退火-遗传算法模型实现网络基站优化

导出时间：2025/11/24 14:07:24

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

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3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

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面向边缘计算的基站部署与优化研究——以澳大利亚区域EUA数据集为基础

项目背景

随着移动设备和物联网设备的快速增长，边缘计算成为降低网络延迟、提高网络效率的重要技术。澳大利亚地区基站与用户数据（EUA）数据集提供了真实世界的数据支撑，助力边缘计算部署研究。

数据来源

本项目基于EUA数据集，数据包括：

边缘服务器位置数据：位于edge-servers文件夹。
用户位置数据：位于users文件夹。

数据区域聚焦澳大利亚，尤其是墨尔本中心商业区及大墨尔本地区。

数据处理

网格化处理用户和基站位置，形成需求矩阵（用户密度）与基站部署矩阵。
数据预处理通过Python脚本实现（如Preprocessing_5.py、Preprocessing_30.py、Preprocessing_50.py），处理不同粒度的网格。

优化算法

本项目使用多种算法进行边缘服务器优化部署研究：

粒子群优化算法（PSO）
量子粒子群优化算法（QPSO）
量子退火算法（Quantum Annealing）
遗传算法（GA）

每种算法评估指标包括：覆盖率、部署成本、传输成本、平均延迟和平均负载。

结果可视化

通过Python生成算法收敛曲线图，如convergence_curve.png，可直观展示各算法性能。

引用与致谢

EUA数据集来源于澳大利亚通信媒体管理局（ACMA）和IP-API平台。
若使用该数据集，需引用相关研究论文（Lai et al., 2018）。

未来改进方向

增强算法效率。
优化数据处理策略。
扩展到更广泛的区域与更多用户场景。

联系与反馈

欢迎对数据集与研究提出建议，以促进项目的持续改进与发展。