近些年来,智能移动设备的普及和相关应用软件的发展,推动着大众对无线网络的需求与日俱增。由于大部分用户倾向于在室内进行无线网络的使用,这使得无线网络室内规划成为研究热点。随着用户及数据量的增加,人们对无线网络的需求也朝着多元化的方向发展。高速覆盖是人们对无线网络的最基本的需求。由于环保是现在人们关心的热点问题,通信设备产生的能源消耗也被重视起来。随着人们越来越担忧电磁辐射对人体健康的影响,降低辐射也成为了无线网络规划的目标之一。除了以上的三个目标,室内的网络提供者还面临着无线网络的布线规划及安装成本减少及细粒度网络规划等问题。本文在系统地分析了现有无线网络规划方法和工具的基础上,针对室内的无线网络规划中的成本控制、高速覆盖、能耗降低、辐射减少、干扰避免这几个典型的问题,对室内无线网络规划优化开展研究。本文的主要研究内容和创新点包括以下四个方面。1.多目标(辐射水平、能源消耗、网络容量)室内同构无线网络规划算法随着无线网络需求的增加,最近几年拥有低辐射水平,低能耗,低设备成本,并且实现高覆盖率的无线网络越来越受到欢迎。但由于这些需求的内在矛盾性,普通的网络规划很难满足多个目标的需求。在本文中,一个改进了的遗传算法被应用于室内无线网络多目标规划优化。这个算法被命名为HIGO(Hybrid Indoor Genetic Optimization)算法。这个优化算法的产生的部署方案在论文中与一个启发式算法以及一个差分演化算法的优化部署方案进行了比较。结果显示这个改进遗传算法有效地进行了多目标的无线网络规划,并且实现对四个目标(高覆盖、低能耗、低设备成本及低辐射水平)的优化。2.基于细粒度辐射与安装成本的室内同构无线网络优化算法虽然之前的无线网络规划算法已经对辐射和设备成本进行了优化,但对室内环境不同功能房间的不同需求并未进行考虑。这个论文中考虑了用户对不同功能房间的无线网络覆盖及辐射降低需求,并根据这些需求优化了无线网络部署方案。在安装成本方面,一个基于Kruskal算法的布线算法被应用于无线网络规划中。这个算法可以对室内无线网络的布线路线进行规划。按照这个布线方案可以计算无线网络部署所需要的安装成本(其中包括了设备成本、线槽成本、开洞成本和人工成本),从而使获得更低廉的布线方案成为可能。在论文中,我们提出了一个混合算法IHIGO(Improved Hybrid Indoor Genetic Optimization)算法来对同构的无线网络规划方案进行优化,优化结果还与一个启发式算法进行了比较。模拟结果显示本算法有效的对高覆盖率、安装成本减少与分房间的辐射优化等需求进行了优化。3.基于IEEE 802.11室内无线网络部署方案的频率分配算法论文提出了一种无线网络部署接入点的频率分配算法。这个方法基于贪婪算法和一个顶点着色方法,可以结合不同无线网络预测模型,降低无线网络中的干扰。该算法与其他无线网络规划算法结合被应用于室内环境的无线网络规划模拟,模拟结果显示了该算法良好的频率分配性能。4.基于混合算法的多目标异构无线网络规划算法除了同构的室内无线网络,我们在论文中关注了基于异构无线网络的部署优化。异构无线网络的覆盖情况、能源损耗和辐射水平都在优化的范畴之中。由于异构网络是由两个或多个无线网络技术组成,这样就扩大了原有算法的待搜索范围。为了更好地进行优化,我们提出了一个由类粒子群优化算法与遗传算法相结合的混合算法,并且这个混合算法与遗传算法都被应用于一个办公环境进行模拟。结果显示混合算法更有效率地进行了多目标的异构无线网络规划。综上所述,本论文针对多种需求,在同构和异构无线网络优化领域开展了研究。同其他算法的对比实验表明,本文提出的四种优化算法进行了有效的室内无线网络部署优化。