NR目前正在建設中，確保覆蓋性能，目前的網絡逐漸促進了8個光束的配置，然而， 8個光束配置涉及32重量參數。Tianke體重優化具有非常高的復雜性，而且， 與外面有關的能力非常高。因此，重量優化是當前外部場中的難點，以覆蓋調整。

　　【問題分析】

　　這種情況通過AI +規劃+優化產品的方式通過一種實用而有效的外部權利解決方案。該解決方案如下：

　　1）通過建立特殊測量，提取道路測試用戶MR數據，作為數據源，通過數據清潔，數據的格式如下。

　　建網站公司哪家好

　　2）通過模擬，將服務社區作為核心，建立三維坐標系，模擬每個單元的數據， 分別。

　　仿真公式：

　　w_gain = rsrp_planned（shap_new）-rsrp_planned（shap_old）

　　rsrp_planned（）：對于仿真模型，雷理論

　　Beam_new：目標重量的配置

　　Beam_old：當前重量的配置

　　3）蟻群算法是用于查找優化路徑的概率類型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出。它的靈感來自螞蟻找到尋找食物過程中的道路。主題主要使用蟻群算法在細胞集群之間尋求整體最佳解決方案。通過分布式計算， 啟發式搜索， 信息正反饋和其他算法，可以顯著減少搜索時間，如200可選重量，10個社區的重量組合為200 ** 10，找到10個社區的最佳體重配置，根據測試錯誤搜索， 需要2年和6個月。使用蟻群搜索算法，能夠縮短時間到40分鐘。

　　他們之中，α是信企業網站的建設公司息啟發式因素，β是預期的啟發式因素，τ是路徑殘差信息，η是一種靈感函數

　　信息啟發式因子α是，表示關于路徑選擇的信息的重要性，越大的道路選擇性， 路徑越大。

　　預計啟發式因子β是， 表示啟發式信息的重要性，收斂速度越大， 更快，但很容易陷入部分

　　4）通過現場飛行員，找到rsrp 5-10 db的增益的計劃。

　　整體收益

　　優化前后比較

　　優化前后的比較

　　企業官方網站制作

　　5）該程序基于現場用戶級信息。體重參數的性能，您能達到天線覆蓋波形的效果，以適應用戶位置縫紉。

　　從主題的價值， 它可用于規劃效果收益， 每日體重優化， 網絡結構問題處理， 工程階段優化， 等等。從成本 - 值輸出， 現場易于使用， 應用價值， 并提高效率， 等等。 有高價值。