我国通信业正逐步加强网络建设,积极推进网络强国战略,为了落实提速降费,研究网络运维中基站维护是具有重大意义的。截止2019年底,国内部署的通信基站总数量已经超过800万,电信业务收入超过1.31万亿元。本文在分析国内外大量相关文献的基础上,着重展开网络运维中基站维护领域的“现场作业综合调度”优化问题的研究,希望可以提高通信基站的运营维护效率,降低通信基站的维护成本,从而降低通讯资费。通过分析基站维护的各个影响因素与处理流程,发现这是一个具有实时性需要考虑工单种类等级的多目标多车场的路径规划问题,需要结合时空数据技术,应用自适应时间窗分步调度策略对问题进行简化降维。详细阐述了现场作业综合调度模型的建立过程和现场作业综合调度模型处理求解的各个环节,其中应用了遗传算法参与求解。此外,为了进一步提高求解效率,提出且实现了一种改进交叉算子的遗传算法替换模型求解流程中的标准遗传算法并有更好的表现。针对目前在网络运维中现场作业综合调度优化领域的理论和工程现状,本文的主要研究内容及工作包括以下几个方面:（1）时空数据分析。结合时空数据技术,明确各个影响因素的状态即:运维人员、工具、辅料、车辆的实时位置、车场状态、工单的类型和服务技能等级需求,是现场作业综合调度的前提。（2）关于现场作业综合调度模型的建立与求解。首先通过分析网络运维中基站维护的影响因素和作业流程,完成问题假设和流程简化工作,其次设定优化目标函数,细化各种约束条件,得到现场作业综合调度数学模型。再次应用适用于模型求解的自适应时间窗分步调度策略把问题划分成N个易于求解的子问题,做好编码工作并结合某大型代维企业的实际工程数据设计实验,最后应用遗传算法求解子问题,为现场作业综合调度问题提供新思路与实现手段。（3）有关群体智能算法改进的研究。因为现场作业综合调度模型处理求解流程中的遗传算法求解环节存在局限性。在研究各种启发式算法的基础上,总结各种改进思路,针对群体智能算法全局寻优能力与收敛速度之间的平衡性进行研究,提出并实现了一种基于奖惩系数的改进理论与改进交叉算子的遗传算法,经过测试,该算法在一部分基准测试函数上性能得到明显提升,补充实验证明改进交叉算子的遗传算法应用在现场作业综合调度模型上能进一步提升效率。