通信行业5G网络覆盖优化方案第一章 5G网络覆盖优化概述 (2)1.1 5G网络概述 (2)1.2 优化目标与原则 (2)1.2.1 优化目标 (2)1.2.2 优化原则 (3)第二章网络规划与设计优化 (3)2.1 网络规划策略 (3)2.2 站点布局优化 (4)2.3 频率规划与分配 (4)第三章基站建设与调整 (4)3.1 基站建设流程 (4)3.2 基站设备选型 (5)3.3 基站调整策略 (5)第四章信号传播与覆盖优化 (5)4.1 信号传播模型 (5)4.1.1 射线追踪模型 (6)4.1.2 波动方程模型 (6)4.1.3 经验模型 (6)4.2 覆盖优化策略 (6)4.2.1 天线布局优化 (6)4.2.2 功率控制 (6)4.2.3 网络切片 (7)4.3 阻碍因素分析与处理 (7)4.3.1 建筑物遮挡 (7)4.3.2 地形因素 (7)4.3.3 电磁干扰 (7)第五章室内覆盖优化 (7)5.1 室内覆盖需求分析 (7)5.2 室内覆盖方案设计 (8)5.3 室内覆盖效果评估 (8)第六章网络功能监测与评估 (9)6.1 网络功能指标 (9)6.1.1 覆盖率 (9)6.1.2 信号质量 (9)6.1.3 传输速率 (9)6.1.4 网络容量 (9)6.2 监测系统建设 (9)6.2.1 数据采集 (9)6.2.2 数据处理与分析 (9)6.2.3 监测平台搭建 (10)6.3 功能评估方法 (10)6.3.1 指标对比法 (10)6.3.2 实验法 (10)6.3.3 模型预测法 (10)6.3.4 用户满意度调查法 (10)6.3.5 综合评价法 (10)第七章 5G网络干扰管理 (10)7.1 干扰源分析 (10)7.2 干扰管理策略 (11)7.3 干扰处理流程 (11)第八章网络优化工程实施 (12)8.1 优化工程流程 (12)8.2 优化工程实施策略 (12)8.3 优化工程效果评估 (13)第九章 5G网络覆盖优化案例分析 (13)9.1 典型案例分析 (13)9.2 优化方案实施效果 (14)9.3 经验与启示 (14)第十章 5G网络覆盖优化发展趋势 (14)10.1 技术发展趋势 (14)10.2 政策与市场趋势 (14)10.3 行业合作与发展前景 (15)第一章 5G网络覆盖优化概述1.1 5G网络概述5G（第五代移动通信技术）作为新一代的移动通信技术，具有高速度、大容量、低延迟等显著特点，是推动我国信息化进程的重要力量。
优化模型一般来说，大学生数学建模竞赛用到的优化模型包括数学规划（线性与非线性规划）、组合优化、网络优化、动态规划、随机规划等，竞赛题目涉及这方面的内容还是比较多的，请看表9.1。
本节重点讨论数学规划和动态规划。
即在一组等式或不等式的约束下，求一个函数的最大值（或最小值）问题。
我们所说的数学规划通常是指单目标规划问题，还有一类应用更广泛的多目标规划问题，即目标函数至少两个以上。
线性规划：若目标函数厂和约束函数hi（i-l，2，…，Z）、9i (j=1，2，…，77z) 都是线性函数。
整数规划：若决策变量z的分量部分或全体都是整数的线性规划。
非线性规划：若目标函数，和约束函数hi（i-l，2，…，Z）、9i (j=l，2，…，优) 中至少有一个函数是非线性函数。
数学规划问题举例9.2.1 下料问题制造某种产品，需要A、B、C三种轴件，其规模和数量如表9.2所示。
各类轴件都用5. 5m长的同一种圆钢下料。
若计划生产100台机床，最少要用多少根圆钢？(1)问题分析首先，应当确定哪种切割模式是可行的。
所谓一个切割模式是指按照需要在圆钢上安排切割的一种组合。
例如我们可以将5. 5m长的圆钢切割成一个B种轴件和一个C种轴件，余料为2. 2m;或者将5.5m长的圆钢切割成一个A种轴件和一个B种轴件，余料为0. 3m。
显然，可行的切割模式是很多的。
其次，应当确定哪种切割模式是合理的。
通常假设一个合理的切割模式的余料不应当大于或等于任何一种轴件的长度。
例如：将5. 5m长的圆钢切割成一个B种轴件和一个C种轴件，余料为2. 2m，显然，余料还可以切割成一个B种轴件或者一个C种轴件，因此这种切割模式是不合理的；再如将5. 5m长的圆钢切割成一个A种轴件和一个B种轴件，余料为o．3m，显然余料不可能再切割成任何一种轴件，因此这种切割模式是合理的。
在这种合理性假设下，切割模式一共有五种，如表9.3所示。
①决策变量用z：表示按照第z种模式(i-l，2，3，4，5)切割圆锕的根数，显然它们应当是非负整数。
运筹学：应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。
第一章、线性规划的图解法1.基本概念线性规划：是一种解决在线性约束条件下追求最大或最小的线性目标函数的方法。
线性规划的三要素：变量或决策变量、目标函数、约束条件。
目标函数：是变量的线性函数。
约束条件：变量的线性等式或不等式。
可行解：满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。
可行域：可行解的集合称为可行域。
最优解：使得目标函数值最大的可行解称为该线性规划的最优解。
唯一最优解、无穷最优解、无界解（可行域无界）或无可行解（可行域为空域）。
凸集：要求集合中任意两点的连线段落在这个集合中。
等值线：目标函数z，对于z的某一取值所得的直线上的每一点都具有相同的目标函数值，故称之为等值线。
松弛变量：对于“≤”约束条件，可增加一些代表没使用的资源或能力的变量，称之为松弛变量。
剩余变量：对于“≥”约束条件，可增加一些代表最低限约束的超过量的变量，称之为剩余变量。
2.线性规划的标准形式约束条件为等式（=）约束条件的常数项非负（b j≥0）决策变量非负（x j≥0）3.灵敏度分析：是在建立数学模型和求得最优解之后，研究线性规划的一些系数的变化对最优解产生什么影响。
4.目标函数中的系数c i的灵敏度分析目标函数的斜率在形成最优解顶点的两条直线的斜率之间变化时，最优解不变。
5.约束条件中常数项b i的灵敏度分析对偶价格：约束条件常数项中增加一个单位而使最优目标函数值得到改进的数量。
当某约束条件中的松弛变量（或剩余变量）不为零时，这个约束条件的对偶价格为零。
第二章、线性规划问题在工商管理中的应用1.人力资源分配问题（P41）设x i为第i班次开始上班的人数。
2.生产计划问题（P44）3.套材下料问题（P48）下料方案表（P48）设x i为按各下料方式下料的原材料数量。
4.配料问题（P49）设x ij为第i种产品需要第j种原料的量。
教学基本文件模板课程教学大纲：《运筹学》课程教学大纲课程编号：课程名称：运筹学/Operational Research课程总学时/学分：72/4 （其中理论60学时，实验12学时）适用专业：适用本科四年制信息管理与信息系统专业一、课程简介本课程的授课对象是信息管理与信息系统专业本科生，属管理类专业专业基础必修课。
《运筹学》是以定量分析为主来研究经济管理问题，将工程思想和管理思想相结合，应用系统的、科学的、数学分析的方法，通过建模、检验和求解数学模型获得最优决策方案。
本课程的主要内容包括线性规划、运输问题、整数规划、目标规划、动态规划、网络分析等与经济、管理和工程领域密切相关的运筹学分支的基本模型、方法和应用。
运用科学的模型化方法来描述、求解和分析问题，从而支持决策。
二、教学目的和任务本课程旨在使同学们正确、全面地掌握各级管理工作中已被广泛应用、发展比较成熟的最优化理论与方法，并能运用所学理论和方法解决管理工作中出现的各种优化问题，为后续课程奠定定量分析基础。
在已学过高等数学、微积分、线性代数等课程基础上学习本课程，通过教授、自学、复习、作业练习、辅导、上机等教学环节达到上述目的。
学习中要注意到学科系统性，数学概念和逻辑的严密性、准确性和完整性，但不偏重纯数学方法论证。
注重基本概念、基本思路、基本方法、算法步骤的掌握，了解各种方法特点和实用价值，提高建立模型、分析求解能力和技巧。
应注重实际应用中建立模型，选择可行求解的理论方法，运用计算机工具求解这三方面训练的有机结合。
三、教学基本要求信息管理与信息系统专业的学生应系统地学习《运筹学》的全部内容。
系统掌握线性规划、运输问题、目标规划、整数规划、动态规划、图与网络分析的理论和方法；能借助Excel、Lingo等电子计算手段，运用所学理论和方法解决实际问题。
通过该课程的学习，进一步培养学生的分析问题和解决问题的能力。
四、教学内容与学时分配绪论（2学时）第一节运筹学的定义与发展简史1、运筹学名称的来历；2、运筹学的发展简史。
