随着无线通信技术的飞速发展，各种无线电业务对频谱资源的需求迅速增长，电磁环境越来越复杂，电磁频谱供需矛盾日益尖锐，因而研究频率指配技术变得尤为重要。本文以移动环境中大规模网络的频率指配问题和动态的频率指配问题所涉及的关键技术——建模和算法——为研究对象，进行了较为深入的研究。　　 本文首先建立了一种数学模型，该模型由两部分组成，将影响电磁环境的若干因素转化为约束条件，构造一个包含惩罚因子和约束关系的代价函数，使得电磁环境能够被定量的描述。本文设计的基于智能优化算法的频率指配算法使用了该模型，考虑了同频、邻频、共址三种更贴近实际情况的干扰。　　 本文设计了基于禁忌搜索的频率指配算法。仿真结果表明，该算法可以在较短的时间内解决大规模网络的链路的频率指配问题，并取得较好的解。同时，解决了频率指配问题算法运算时间随规模增大成指数级递增的“爆炸性”不可接受的增长难题。　　 本文还将禁忌搜索和模拟退火算法相结合，设计了一种混合智能优化频率指配算法，并研究了各参数对算法性能的影响，分析了各参数在算法中的作用，提出算法优化参数配置规则。该算法主体结构采用模拟退火算法，增加禁忌搜索算法的记忆功能，仿真结果表明，该混合算法收敛快，鲁棒性强，稳定性好，解的质量高，优于单用禁忌搜索算法。　　 本文最后尝试利用博弈论来解决认知无线电背景下大规模网络链路的动态频率指配问题。采用动态博弈模型，构建了基于位势博弈和重复博弈的动态频率指配模型；通过设计各用户的协作式策略，各用户博弈至纳什均衡状态(Nash Equilibrium，NE)，完成即时的频率动态指配过程。仿真结果表明，对于大规模网络链路的频率指配问题，该算法可以在极短的时间内收敛至纳什均衡，且各用户信干比和区域内干扰水平均有较明显的改善。该算法复杂度低、实现简单，可以满足典型环境的动态频率指配要求。