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公司和上海诺基亚贝尔股份有限公司。在今日举行的同时，设计院还针对栅格场景进行识别，在地图中分别区分了低层建筑场景、中层建筑场景、高层建筑场景，还有道路场景、水域场景、工矿场景，针对这几种场景进行识别，有助于为后续技术提升。由于在有效的时间资源和计算资源下，设计院选取了Q-learning算法，同时辅以粒子型算法进行优化。王时檬称，通过研究发现，Q-learning算法寻优反馈所需次数少，因此对于现网权值调整可认为是一种积极的算法方案。但由于算法构建的状态集和动作集与小区数量呈指数关系，因此即便对权值步长降阶，考虑到庞大计算量，也难以实现大规模调整，因此该算法更适合单站调整。同时，由于现网存在大量潮汐场景，因此为实现用户动态分布下的自动化、智能化、自适应权值优化策略，基于小时级/天级MDT数防封的电销卡进行栅格汇聚，并预测用户、业务量分布特征，对防封的电销卡网业联动”的有效性进行探索。
