随着移动网络的流量激增,基站的数量迅速增长。由于蜂窝网络中用户的移动性和移动网络服务的特性,网络流量的变化波动十分明显。由于小区部署是为应对峰值流量设计的,在流量较小的时间段网络资源段得不到充分利用,导致能量的消耗与资源的浪费。因此,小区动态开关技术得到了提出,在网络流量较低时关闭部分基站,关闭的基站服务的用户可以接入到相邻小区的基站继续得到服务。由于移动网络干扰的复杂性,选择哪些小区进行关闭是一个非常复杂的问题。本文将小区的动态开关问题抽象为一个组合优化问题,本文创新性的将网络的能量效率作为优化目标,为了保证用户的服务质量,将用户设备所需的最小比特速率作为约束。在这种场景下,小区动态开关问题依然是一个NP问题,而机器学习与人工智能的许多方法则可以的得到应用。本文基于神经网络、模拟退火算法的思想提出了基于机器学习的小区开关算法。基于机器学习的小区开关算法分为两个阶段,在第一个阶段中,基于神经网络得到小区开关模式的初始解,由于神经网络可以学习得到输入特征与期望输出之间的映射关系,神经网络输出的初始解与期望的最优解之间的汉明距离接近;在第二个阶段中,通过小区开关模式的优化算法,在初始解的基础上进一步优化小区开关的模式。其中,小区开关模式的优化算法有两种实现方式,分别为基于汉明距离的搜索算法和基于模拟退火的优化算法。仿真结果表明,基于神经网络的初值选择算法可以在一定程度上优化网络的能量效率,并为第二阶段的迭代过程提供一个合适的初始解;小区开关模式优化算法与基于神经网络的初值选择算法组合使用,可以在初始解的基础上进一步优化,使优化目标函数快速收敛。其中,由于基于模拟退火的优化算法在优化过程中具有较强的方向性,其相对于基于汉明距离的搜索算法在收敛速度上更有优势。最后,通过对复杂度的分析,证明了本文提出的算法能在基本不增加额外复杂度的前提下,大幅降低小区开关问题的优化复杂度,使网络的能量效率快速收敛,从而达到更好的性能。