1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
2.算法涉及理论知识概要 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然界生物进化过程的全局优化搜索算法，由John Holland于1975年提出。它利用达尔文的自然选择和遗传学原理，通过选择、交叉、变异等操作对一组解（称为种群）进行迭代优化，以求解复杂优化问题。在无线通信领域，GA常被用来估计信道模型中的未知参数，比如Okumura-Hata模型中的传播损耗参数，以提高模型预测的准确性。
Okumura-Hata模型是评估城市环境中移动通信系统中传播损耗的经典模型，主要用于预测频率范围为150 MHz至1500 MHz的开阔地带和市区环境下的路径损耗。其基本形式为：
使用遗传算法来估计Okumura-Hata模型中的未知参数（如χ或其他可能的环境修正因子），主要流程包括以下几个步骤：
3.MATLAB核心程序
while gen < MAXGEN;
gen
Pe0 = 0.9995;
pe1 = 0.0005;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);
Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
X = phen1(a,:);
%计算对应的目标值
[epls] = func_obj(X);
E = epls;
JJ(a,1) = E;
end
IDX = find(JJ > 100000000);
JJ(IDX)=[];
Objvsel=(JJ);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
Error(gen) = mean(JJ);
[VV,II] = min(JJ);
end
figure;
plot(Error,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X = phen1(I,:);
rng('default');
y = wireless_hata_attenuation(floor(X(1))+1,X(2),X(3),X(4),d);
RMSE2 = sqrt(mean((T2-y).^2));
figure;
plot(T2)
hold on
plot(1:5:length(y),y(1:5:end),'rx')
legend('Okumura-Hata信道数据','优化后Okumura-Hata信道数据');
xlim([0,100]);
disp('优化前后拟合值的RMSE对比');
RMSE1
RMSE2
disp('SNR估计值');
X
0X_063m
