基于人工智能的通信工程网络优化算法研究
作 者：
刘俊卿；陈涛
摘 要：
随着数据流量的激增和通信网络拓扑结构的日益复杂，传统的通信工程网络优化方法已难以满足当前的网络需求。文章首先介绍了人工智能技术和通信工程网络优化的基础，随后深入分析了通信网络优化面临的主要问题以及人工智能在网络优化中应用的挑战。针对这些问题和挑战，进一步提出了包括加强数据收集与整合、利用联邦学习等隐私保护技术、开发可解释性更强的 AI 模型、引入迁移学习与自适应学习方法等一系列对策与建议。通过这些策略，能够提升通信网络优化的效率、安全性和用户服务质量，为未来的通信网络优化提供有益的参考。
来 源：
《信息产业报道》 2025-02