基于强化学习的无线网覆盖问题智能化根因定位与优化策略

随着无线通信技术的快速发展，无线网络覆盖问题成为影响网络性能的关键因素。传统的网络优化方法依赖于专家经验和预设规则，难以适应复杂多变的网络环境。本文提出一种基于强化学习（ReinforcementLearning,RL）的智能化根因定位与优化策略，通过智能体与网络环境的交互学习，实现无线网络覆盖问题的智能诊断和自适应优化。实验结果表明，该方法能够有效提升网络覆盖质量，降低网络故障率。