小区偏移量参数配置方法、装置、电子设备、介质和程序产品与流程-j9九游会真人

1.本技术涉及通信技术领域，具体涉及一种小区偏移量参数配置方法、装置、电子设备、介质和程序产品。


背景技术：

2.5g无线网络是由n个5g基站对无线环境进行共同覆盖，用户5g无线网络覆盖的区域内移动时，需要进行服务小区间的切换。若切换失败，将导致用户业务中断，甚至导致掉话和脱网等，这样直接影响用户对5g网络的体验感知。而如何优化邻区间的切换参数，保证切换成功率，给用户带来最佳体验，是目前5g网络优化工作的重点之一。
3.现有5g小区偏移量(cell indiv offset，cio)切换参数配置方案是：将服务小区周边站点(基站)进行统一邻区添加，采用相同的cio切换参数设置，终端通过测量所有邻区的参考信号接收功率(reference signal receiving power，rsrp)电平值等信息进行切换小区选择，当某个小区满足切换条件时，终端将在服务小区和邻区之间进行业务切换，保障终端业务连续性。
4.但现有5g切换配置方案存在如下问题：采用统一cio参数配置，未考虑无线环境因素导致的切换成功率不同，可能导致连续切换失败总次数较多，切换至的目标小区并不是最优小区，影响用户业务使用的连续性，严重时甚至引起掉话、脱网等，影响用户感知。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的是提供一种小区偏移量参数配置方法、装置、电子设备、介质和程序产品，以实现精确确定各小区偏移量，如此在小区切换时，可切换至最优目标小区，提升切换成功率。
6.本技术的技术方案如下：
7.第一方面，提供了一种小区偏移量参数配置方法，该方法包括：
8.获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；
9.将所述至少一个小区之间的所述切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵；
10.基于所述切换失败次数矩阵，计算所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的概率值；其中，所述服务小区为所述终端当前占用的小区，所述邻近小区为所述至少一个小区中除所述服务小区外的其他小区；
11.基于所述概率值，选取出所述终端在所述至少一个小区之间的切换顺序；
12.基于所述切换顺序，对所述至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到所述至少一个小区的小区偏移量。
13.第二方面，提供了一种小区偏移量参数配置装置，该装置包括：
14.获取模块，用于获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；
15.转换模块，用于将所述至少一个小区之间的所述切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵；
16.计算模块，用于基于所述切换失败次数矩阵，计算所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的概率值；其中，所述服务小区为所述终端当前占用的小区，所述邻近小区为所述至少一个小区中除所述服务小区外的其他小区；
17.选取模块，用于基于所述概率值，选取出所述终端在所述至少一个小区之间的切换顺序；
18.设置模块，用于基于所述切换顺序，对所述至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到所述至少一个小区的小区偏移量。
19.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现本技术实施例任一所述的小区偏移量参数配置方法的步骤。
20.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现本技术实施例任一所述的方法的步骤。
21.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行本技术实施例任一所述的小区偏移量参数配置方法的步骤。
22.本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
23.本技术实施例提供的小区偏移量参数配置方法，通过获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；将该至少一个小区之间的切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵，然后根据该切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值；根据该概率值，选取出终端在至少一个小区之间的切换顺序，基于该切换顺序，对至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量，如此通过事先确定终端在各小区之间的切换顺序，然后根据该切换顺序对各小区的小区偏移量进行个性化的精准设置，如此有效规避统一的小区偏移量设置导致的切换顺序混乱，进而带来的大量切换失败的弊端，采用本技术的方法在小区切换时，可切换至最优目标小区，提升切换成功率，保障了用户业务的连续性与用户良好的感知，提升了用户体验。
24.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
25.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理，并不构成对本技术的不当限定。
26.图1是本技术第一方面实施例提供的一种小区偏移量参数配置方法的流程示意图；
27.图2是本技术第二方面实施例提供的一种小区偏移量参数配置装置的结构示意图；
28.图3是本技术第三方面实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
29.为了使本领域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
30.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的例子。
31.如背景技术部分所述，现有技术中采用统一cio参数配置，存在可能导致连续切换失败总次数较多，切换至的目标小区并不是最优小区，影响用户业务使用的连续性，严重时甚至引起掉话、脱网等，影响用户感知的问题，为了解决上述问题，本技术实施例提供了一种小区偏移量参数配置方法，通过获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；将该至少一个小区之间的切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵，然后根据该切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值；根据该概率值，选取出终端在至少一个小区之间的切换顺序，基于该切换顺序，对至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量，如此通过事先确定终端在各小区之间的切换顺序，然后根据该切换顺序对各小区的小区偏移量进行个性化的精准设置，如此有效规避统一的小区偏移量设置导致的切换顺序混乱，进而带来的大量切换失败的弊端，采用本技术的方法在小区切换时，可切换至最优目标小区，提升切换成功率，保障了用户业务的连续性与用户良好的感知，提升了用户体验。
32.在本技术的一些实施例中，假设各小区间的切换优先级等参数均相同，仅存在无线环境因素上的差异，导致小区间切换失败概率不同。
33.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的方法进行详细地说明。
34.图1是本技术实施例所提供的一种小区偏移量参数配置方法的流程示意图，该小区偏移量参数配置方法的执行主体可以为服务器。需要说明的是，上述执行主体并不构成对本技术的限定。
35.如图1所示，本技术实施例提供的小区偏移量参数配置方法可以包括步骤110-步骤150。
36.步骤110、获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数。
37.步骤120、将至少一个小区之间的切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵。
38.步骤130、基于切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
39.其中，服务小区可以为终端当前占用的小区，邻近小区可以为至少一个小区中除
服务小区外的其他小区。
40.步骤140、基于概率值，选取出终端在至少一个小区之间的切换顺序。
41.步骤150、基于切换顺序，对至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量。
42.在本技术的实施例中，通过获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；将该至少一个小区之间的切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵，然后根据该切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值；根据该概率值，选取出终端在至少一个小区之间的切换顺序，基于该切换顺序，对至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量，如此通过事先确定终端在各小区之间的切换顺序，然后根据该切换顺序对各小区的小区偏移量进行个性化的精准设置，如此有效规避统一的小区偏移量设置导致的切换顺序混乱，进而带来的大量切换失败的弊端，采用本技术的方法在小区切换时，可切换至最优目标小区，提升切换成功率，保障了用户业务的连续性与用户良好的感知，提升了用户体验。
43.下面对本技术实施例提供的小区偏移量参数配置方法进行详细介绍。
44.首先介绍步骤110、获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数。
45.其中，终端可以但不限于是个人电脑电脑(personal computer，pc)、智能手机、平板电脑或个人数字助理(personal digital assistant，pda)等。
46.在本技术的一些实施例中，终端的数量在此不做限定。可以是一个，也可以是多个。
47.起点可以是终端最开始所在的位置。
48.终点可以是终端最后停止的位置。
49.切换失败次数可以是终端在各小区间切换失败的次数。
50.在一个示例中，假设终端的起点为i点，终点为j点，终端从i点到j点，途中有5个小区(例如a-e小区)进行覆盖，用户移动过程中进行5次站间切换。现可以从后台(例如可以是存储有用户的终端数据的数据库)提取的小区a-e间互相切换失败的次数，假设每个小区间切换总次数为20次，各小区间切换失败次数可以如下表1所示：
51.表1
52.切换方向
→
abcdea021083b10257c91036d104302e27510
53.然后介绍步骤120、将至少一个小区之间的切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵。
54.其中，切换失败次数矩阵可以是将各小区间的切换失败次数转换成的矩阵形式。
55.在一个示例中，继续参考上述示例，参考表1，将上述表其中的各小区间的切换失败次数转换为矩阵形式，得到如下公式(1)所示的切换失败次数矩阵：
[0056][0057]
然后介绍步骤130、基于切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0058]
其中，服务小区可以为终端当前占用的小区，即终端当前所用网络的小区。
[0059]
邻近小区可以为至少一个小区中除服务小区外的其他小区。
[0060]
在一个示例中，继续参考上述示例，终端从i点到j点，途中有5个小区(例如a-e小区)进行覆盖，若当前终端采用了小区a的服务，则小区a为服务小区，小区b-小区e为邻近小区。
[0061]
在本技术的一些实施例中，基于切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值，具体的可以是基于蚁群算法进行计算的。具体的如何根据蚁群算法计算在下面详细解释。
[0062]
在本技术的一些实施例中，为了进一步实现在小区切换时，可切换至最优目标小区，提升切换成功率，步骤130具体可以包括：
[0063]
a、预先设置第一小区为服务小区，以及预先设置服务小区到服务小区的至少一个邻近小区之间的第一信息素浓度值；
[0064]
b、基于切换失败次数矩阵，以及第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵，计算终端由服务小区切换到所述服务小区的至少一个邻近小区的第一概率值；
[0065]
c、基于第一概率值，将最大的第一概率值对应的邻近小区更新为所述第一小区，返回执行a至b，直至至少一个小区均被设置为服务小区，得到终端由所述服务小区切换到服务小区的至少一个邻近小区的第一概率值；
[0066]
d、基于各第一概率值，确定终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0067]
其中，第一小区可以为至少一个小区中的任意一个小区。
[0068]
在一个示例中，继续参考上述示例，终端从i点到j点，途中有5个小区(例如a-e小区)进行覆盖，可以先将小区a设为服务小区，则其他的小区(即小区b-小区e)即为该服务小区a的邻近小区。
[0069]
第一信息素浓度值可以是服务小区到该服务小区的至少一个邻近小区的信息素浓度值。该信息素浓度值可以是蚁群算法中的信息素浓度。
[0070]
在本技术的一些实施例中，信息素浓度值可以用如下公式(2)来表示：
[0071][0072]
其中，τ
ij
为t时刻的前一时刻的信息素浓度值；ρ为信息素蒸发率，q为终端共切换的次数；k为终端的个数，lk为k个终端移动的路径之和，本示例中为k个终端的切换失败次数之和。
[0073]
在上述公式(2)中，(1-ρ)τ
ij
可以为初始信息素浓度，可以为信息素增量(即经过某一切换路径后新增的信息素浓度)。
[0074]
初始信息数量矩阵可以是预先设置的第一信息素浓度值的初始值对应的矩阵。
[0075]
在一个示例中，若预先设置τ
ij
(0)＝2，m＝5，则这5个终端的第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵为公式(3)：
[0076][0077]
在本技术的一些实施例中，上述步骤b、基于切换失败次数矩阵，以及第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵，计算终端由服务小区切换到所述服务小区的至少一个邻近小区的第一概率值，具体可以为：
[0078]
基于切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区到各邻近小区的能见度；
[0079]
基于能见度，以及第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵，确定终端由服务小区切换各邻近小区的概率值。
[0080]
其中，能见度可以是基于切换失败次数矩阵，计算出服务小区与各邻近小区的能见程度。
[0081]
在本技术的一些实施例中，蚁群算法的转移概率公式如下公式(4)，根据该蚁群算法可以得到终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0082][0083]
其中，i、j分别为起点和终点；为能见度，是i，j距离的倒数(即上述公式(1)对应的i和j之间的距离的倒数)；τ
ij
(t)为时间t时由i到j的信息素浓度值；jk(i)为尚未切换过的目标小区集合；α、β为两常数，分别是信息素和能见度的权重值。
[0084]
第一概率值可以是在第一小区为服务小区的情况下，计算出的终端由服务小区切换到服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0085]
下面以一个示例来说明如何计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值：
[0086]
在一个示例中，假设从起点到终点共5个小区(分别为小区a-小区e)，共m＝5个终端，α＝1，β＝1，ρ＝0.5，τ
ij
(0)＝2，q＝100(因为每个小区间切换的次数为20次，一共有5个终端，故q为20*5＝100)，迭代次数c＝2，终端切换时采用切换概率最高的小区进行切换。由于τ
ij
(0)＝2，故这里的5个终端的第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵为上述的公式(3)。
[0087]
假设第一个终端(ue1)选择小区a，即当前占用小区为a，即服务小区为a，起点i＝a，下次可切换的小区集合j
ue1
(a)＝{b,c,d,e}，计算ue1切换到各个小区的概率如下公式(5)：
[0088][0089]
由于上述公式(5)中求取出来的终端由服务小区(小区a)切换到各邻近小区的概率值(第一概率值)中，小区a到小区b的概率值最大，故将小区b作为第一小区(即将小区b作为服务小区)，此时终端ue1的服务小区为小区b，切换后更新jk(i)，即切换1次后i＝b，j
ue1
(a,b)＝{c,d,e}，继续计算ue1切换剩余小区的概率(如公式(6))：
[0090][0091]
上述公式(6)计算出来，小区b切换到小区c的概率最大，将小区c作为服务小区，重复上述步骤直至所有小区均完成一次切换，分别得到如下公式(7)和(8)：
[0092][0093][0094]
根据上述步骤，可计算出终端ue1的从服务小区切换到各邻近小区的第一概率值，根据该第一概率值，可确定终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0095]
在本技术的一些实施例中，上述步骤d、基于各第一概率值，确定终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值，具体可以包括：
[0096]
基于各第一概率值，确定终端在所述至少一个小区之间进行切换的第一顺序；
[0097]
基于第一顺序，以及切换失败次数矩阵，确定终端从起点到终点的信息素增量；
[0098]
基于第一顺序，以及信息素增量，更新初始信息数量矩阵；
[0099]
基于更新后的初始信息数量矩阵，返回执行b至c，直至迭代次数达到预设迭代次数，得到终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0100]
其中，第一顺序可以是根据各第一概率值，所确定出的终端在各小区间的切换顺序。
[0101]
在一个示例中，继续参考上述示例，根据上述公式(5)-(8)计算出终端ue1在小区a-e之间的切换顺序为d
ue1
＝a
→b→c→d→e→
a，即第一顺序为d
ue1
＝a
→b→c→d→e→
a。
[0102]
信息素增量可以是经过上述第一顺序后，增加的信息素浓度。
[0103]
预设迭代次数可以是预先设置的迭代次数，例如上述列举的迭代次数c＝2，即这里的预设迭代次数为2。
[0104]
下面继续参考上述示例来说明步骤d的内容：
[0105]
在上述计算出终端ue1在小区a-e之间的第一顺序为d
ue1
＝a
→b→c→d→e→
a后，可根据第一顺序和切换失败次数矩阵得到终端ue1从起点到终点的信息素增量。
[0106]
具体的根据第一顺序和切换失败次数矩阵得到终端ue1从起点到终点的信息素增量可以是如公式(9)：
[0107][0108]
在公式(9)，由于计算的是终端ue1的信息素增量，故公式(9)中的k的取值为1,。公式(9)中lk为11的原因是：由于终端ue1在小区a-e之间的第一顺序为d
ue1
＝a
→b→c→d→e→
a，根据表1(或公式(2))可以看到，从小区a切换到小区b，切换失败的次数是2次，从小区b切换到小区c，切换失败的次数是2次，从小区c切换到小区d，切换失败的次数是3次，从小区d切换到小区e，切换失败的次数是2次，从小区e切换到小区a，切换失败的次数是2次，所以终端ue1在小区a-e之间进行切换时，切换失败的总次数一共是：2 2 3 2 2＝11次。
[0109]
根据上述计算终端ue1的第一顺序的方式，以及计算终端ue1从起点到终点的信息素增量的方式，分别计算出终端ue2-ue5在小区a-e之间的第一顺序分别为：d
ue2
＝b
→a→e→d→c→
b；d
ue3
＝c
→b→a→e→d→
c；d
ue4
＝d
→e→a→b→c→
d；d
ue5
＝e
→d→c→b→a→
e。终端ue2-ue5从起点到终点的信息素增量分别为ue5从起点到终点的信息素增量分别为ue5从起点到终点的信息素增量分别为
[0110]
上述计算出每个终端的第一顺序，以及信息素增量后，可以根据各终端所对应的第一顺序，以及各终端对应的信息素增量，更新初始信息数量矩阵。继续参考上述示例，在计算出上述ue1-ue5的第一顺序，以及ue1-ue5从起点到终点的信息素增量后，可得到下面公式(10)所示的更新后的初始信息数据矩阵：
[0111][0112]
在上述公式(10)为小区a到小区e的初始信息数据矩阵，即可以相当于公式(10)最
左侧一列还有一列，分别为小区a-小区e，公式(10)的最上面的一行上面还有一行，分别表示小区a-小区e，即是形如表1的形式所对应的矩阵。
[0113]
因为某一小区向自己小区不需求切换，故公式(10)中，各小区向自己小区切换对应的初始信息数据矩阵为0。
[0114]
下面以公式(10)中的第一行第二列的19.2(即小区a到小区b切换)为例进行说明：
[0115]
从上述的各终端的第一排序可以得知，终端ue1和终端ue4中具有从小区a切换到小区b的过程，终端ue2、终端ue3和终端ue5中不具有从小区a切换到小区b的过程，故将终端ue1对应的信息素增量9.1与终端ue4对应的信息素增量9.1相加，得到18.2，这是信息增量，针对信息素浓度的计算公式(2)，由于上次迭代已经完成，进入下一次迭代时，由于之前预设的ρ＝0.5，τ
ij
(0)＝2，故(1-0.5)*2＝1，故将上述的18.2加上1，则得到19.2。针对公式(10)中的其他数据均采用上述的第一行第二列的19.2的计算方式进行计算即可获得。在此不再赘述。
[0116]
在计算完成上述第一次迭代后，接着进行第二次迭代，再次利用上述第一次迭代的方式计算终端ue1-ue5从服务小区切换到邻近小区的概率(公式(11)为终端ue1从服务小区a切换到邻近小区的概率)：
[0117][0118]
以此类推，完成第二次迭代后，算法收敛结束，最终可得到终端ue1-ue5在各小区的切换顺序，以及切换失败次数如下公式(12)：
[0119][0120]
然后介绍步骤140、基于概率值，选取出终端在至少一个小区之间的切换顺序。
[0121]
在本技术的一些实施例中，可以从概率值中，选取出终端在各小区之间的切换顺序。
[0122]
在本技术的一些实施例中，步骤140具体可以包括：
[0123]
基于终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的各概率值，将最大的概率值对应的邻近小区，确定为终端由服务小区切换至的目标小区；
[0124]
将目标小区更新为服务小区，返回执行基于终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的各概率值，将最大的概率值对应的邻近小区，确定为终端由服务小区切换至的目标小区，直至至少一个小区均被设置为服务小区；
[0125]
将各目标小区按照更新顺序进行排序，得到终端在至少一个小区之间的切换顺序。
[0126]
其中，目标小区可以是终端从某一小区切换至的另一小区。
[0127]
在一个示例中，继续参考上述示例，以终端ue1为例，通过上述计算得到终端最开始从服务小区(即小区a)切换到各邻近小区的概率值后，最大的概率值对应的邻近小区为小区b，则将小区b确定为目标小区，然后将目标小区更新为服务小区后，继续求取终端最开始从服务小区(即小区b)切换到各邻近小区的概率值，概率值最大对应的是邻近小区c，将小区c作为目标小区，以此类推，最后得到目标小区a，然后将各目标小区按照更新顺序进行排序(即a-b-c-d-e-a)，可得到终端ue1在至少一个小区之间的切换顺序为a-b-c-d-e-a。
[0128]
在本技术的实施例中，通过基于终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的各概率值，将最大的概率值对应的邻近小区，确定为终端由服务小区切换至的目标小区；将目标小区更新为服务小区，返回执行基于终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的各概率值，将最大的概率值对应的邻近小区，确定为终端由服务小区切换至的目标小区，直至至少一个小区均被设置为服务小区；将各目标小区按照更新顺序进行排序，得到终端在至少一个小区之间的切换顺序，如此可精确得到终端在至少一个小区间的切换顺序。
[0129]
最后介绍步骤150、基于切换顺序，对至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量。
[0130]
在本技术的一些实施例中，根据切换顺序，可对各小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量。
[0131]
在本技术的一些实施例中，若终端数量为多个的情况下，在得到最后的各终端的切换顺序，以及切换失败次数后(如公式(12))，可从公式(12)中选取失败次数最少的一组切换顺序，然后根据该切换顺序对各小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量。
[0132]
需要说明的是，本技术实施例提供的小区偏移量参数配置方法，执行主体可以为小区偏移量参数配置装置，或者该小区偏移量参数配置装置中的用于执行小区偏移量参数配置方法的控制模块。
[0133]
基于与上述的小区偏移量参数配置方法相同的发明构思，本技术还提供了一种小区偏移量参数配置装置。下面结合图2对本技术实施例提供的金融产品推送装置进行详细说明。
[0134]
图2是根据一示例性实施例示出的一种小区偏移量参数配置装置的结构示意图。
[0135]
如图2所示，该小区偏移量参数配置装置200可以包括：
[0136]
获取模块210，用于获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；
[0137]
转换模块220，用于将所述至少一个小区之间的所述切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵；
[0138]
计算模块230，用于基于所述切换失败次数矩阵，计算所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的概率值；其中，所述服务小区为所述终端当前占用的小区，所述邻近小区为所述至少一个小区中除所述服务小区外的其他小区；
[0139]
选取模块240，用于基于所述概率值，选取出所述终端在所述至少一个小区之间的切换顺序；
[0140]
设置模块250，用于基于所述切换顺序，对所述至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到所述至少一个小区的小区偏移量。
[0141]
在本技术的实施例中，通过获取模块获取终端在起点和终点之间移动的过程中，途径的至少一个小区之间的切换失败次数；基于转换模块将该至少一个小区之间的切换失败次数转换为对应的切换失败次数矩阵，然后基于计算模块根据该切换失败次数矩阵，计算终端由服务小区切换至服务小区的至少一个邻近小区的概率值；基于选取模块根据该概率值，选取出终端在至少一个小区之间的切换顺序，基于设置模块根据该切换顺序，对至少一个小区的小区偏移量进行设置，得到至少一个小区的小区偏移量，如此通过事先确定终端在各小区之间的切换顺序，然后根据该切换顺序对各小区的小区偏移量进行个性化的精准设置，如此有效规避统一的小区偏移量设置导致的切换顺序混乱，进而带来的大量切换失败的弊端，采用本技术的方法在小区切换时，可切换至最优目标小区，提升切换成功率，保障了用户业务的连续性与用户良好的感知，提升了用户体验。
[0142]
在本技术的一些实施例中，计算模块230具体可以用于：
[0143]
a、预先设置各第一小区为服务小区，以及预先设置所述服务小区到所述服务小区的至少一个邻近小区之间的第一信息素浓度值；其中，所述第一小区为所述至少一个小区中的任意一个小区；
[0144]
b、基于所述切换失败次数矩阵，以及所述第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵，计算所述终端由所述服务小区切换到所述服务小区的至少一个邻近小区的第一概率值；
[0145]
c、基于所述第一概率值，将最大的所述第一概率值对应的邻近小区更新为所述第一小区，返回执行a至b，直至所述至少一个小区均被设置为服务小区，得到所述终端由所述服务小区切换到所述服务小区的至少一个邻近小区的第一概率值；
[0146]
d、基于各所述第一概率值，确定所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0147]
在本技术的一些实施例中，计算模块具体可以包括：第一计算单元，该第一计算单元可以用于实现上述步骤b。该第一计算单元具体可以用于：
[0148]
基于所述切换失败次数矩阵，计算所述终端由服务小区到各邻近小区的能见度；
[0149]
基于所述能见度，以及所述第一信息素浓度值对应的初始信息数量矩阵，确定所述终端由服务小区切换各邻近小区的概率值。
[0150]
在本技术的一些实施例中，计算模块具体可以包括：确定单元，该确定单元可以用于实现上述步骤d。该确定单元具体可以包括：
[0151]
第一确定子单元，用于基于各所述第一概率值，确定所述终端在所述至少一个小区之间进行切换的第一顺序；
[0152]
第二确定子单元，用于基于所述第一顺序，以及所述切换失败次数矩阵，确定所述
终端从起点到终点的信息素增量；
[0153]
更新子单元，用于基于所述第一顺序，以及所述信息素增量，更新所述初始信息数量矩阵；
[0154]
第三确定子单元，用于基于更新后的所述初始信息数量矩阵，返回执行b至c，直至迭代次数达到预设迭代次数，得到所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的概率值。
[0155]
在本技术的一些实施例中，所述终端可以为多个，所述第二确定子单元具体可以用于：针对每个终端，基于所述第一顺序，以及所述切换失败次数矩阵，确定所述终端从起点到终点的信息素增量；
[0156]
所述更新子单元具体可以用于：基于各终端所对应的第一顺序，以及各终端对应的所述信息素增量，更新所述初始信息数量矩阵。
[0157]
在本技术的一些实施例中，选取模块240具体可以用于：
[0158]
基于所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的各概率值，将最大的所述概率值对应的邻近小区，确定为所述终端由服务小区切换至的目标小区；
[0159]
将所述目标小区更新为所述服务小区，返回执行基于所述终端由服务小区切换至所述服务小区的至少一个邻近小区的各概率值，将最大的所述概率值对应的邻近小区，确定为所述终端由服务小区切换至的目标小区，直至所述至少一个小区均被设置为服务小区；
[0160]
将各目标小区按照更新顺序进行排序，得到所述终端在所述至少一个小区之间的切换顺序。
[0161]
本技术实施例提供的小区偏移量参数配置装置，可以用于执行上述各方法实施例提供的小区偏移量参数配置方法，其实现原理和技术效果类似，为简介起见，在此不再赘述。
[0162]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种电子设备。
[0163]
图3是本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图3所示，电子设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序或指令的存储器302。
[0164]
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
[0165]
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器302可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器302可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器302是非易失性固态存储器。存储器可包括只读存储器(read only memory image，rom)、随机存取存储器(random-access memory，ram)、磁盘存储介质设备、光存储介质设备、闪存设备、电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行上述实施例提供的小区偏移
量参数配置方法所描述的操作。
[0166]
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种小区偏移量参数配置方法。
[0167]
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口303和总线310。其中，如图3所示，处理器301、存储器302、通信接口303通过总线310连接并完成相互间的通信。
[0168]
通信接口303，主要用于实现本发明实施例中各模块、设备、单元和/或设备之间的通信。
[0169]
总线310包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线310可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
[0170]
该电子设备可以执行本发明实施例中的小区偏移量参数配置方法，从而实现图1描述的小区偏移量参数配置方法。
[0171]
另外，结合上述实施例中的小区偏移量参数配置方法，本发明实施例可提供一种可读存储介质来实现。该可读存储介质上存储有程序指令；该程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种小区偏移量参数配置方法。
[0172]
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
[0173]
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
[0174]
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
[0175]
上面参考根据本技术的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经
由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
[0176]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。