Провести анализ предметной области — изучить существующие проблемы Wi-Fi сетей в крупных зданиях, классифицировать методы оптимизации и обосновать выбор генетического алгоритма. Разработать математическую модель — формализовать задачу оптимизации покрытия с учётом дискретного представления кампуса, модели распространения сигнала и системы ограничений. Спроектировать архитектуру алгоритма — определить способ кодирования решений, функцию приспособленности, генетические операторы (селекцию, кроссовер, мутацию) и критерии остановки. Реализовать программный прототип — разработать код на Python с использованием библиотек NumPy, DEAP, Matplotlib для расчётов и визуализации. Провести тестирование и валидацию — оценить эффективность алгоритма на синтетических и реалистичных данных, сравнить с базовыми методами (жадный алгоритм, случайный поиск). Подготовить документацию и рекомендации — оформить результаты в виде отчёта, сформулировать практические рекомендации для внедрения.

Разработать математически обоснованный алгоритм на основе генетического алгоритма для оптимального размещения точек доступа Wi-Fi, обеспечивающий максимальное покрытие территории кампуса при минимальных затратах на оборудование.