基于生成式人工智能和多目标优化的移动网络优化方法

本发明提供一种基于生成式人工智能和多目标优化的移动网络优化方法，涉及无线通信网络优化技术领域，该方法应用于移动网络模拟平台，包括：通过生成式AI模型对选定区域的目标移动网络仿真得到虚拟移动网络环境；接收至少两个用户的模拟启动请求，基于各用户的模拟启动请求加载虚拟移动网络环境对应的本地数据和基础信息，基础信息为基站的物理信息，本地数据包括用户、流量和信道信息，基于本地数据、基础信息和多目标奖励函数，通过强化学习算法对网络配置参数进行多目标优化，在确定强化学习算法达到预设收敛条件的情况下，将算法终止时输出的各基站的网络配置参数确定为各基站的最优配置参数。本发明提升了移动网络优化的效果。