决定总系统成本，如 表 Ⅱ所示在 SAEOM 的平均结果和本地搜索的最佳结果之间没有发现什么显著区别。当话务成本因子
增加时，与 表 Ⅱ相比，表Ⅲ中的 SAEOM 的解和本地搜索的解的差别变大。从 表 Ⅱ 和 Ⅲ可以看出，每次执行本地搜索所需的 CPU 时间远远小于模拟退火所需的 CPU 时间。但与模拟退火相比，本地搜索需要多得多的时间去得到最优解。
一般情况下模拟退火算法解的质量可以通过调节控制参数 ( λ , χ ,etc) 的值，减慢冷却过程和增加马尔可夫链的长度 [15] 来得到改善。图 9 显示了应用 SAEOM 算法时，解的质量和运行时间之间的折衷。成本为 
的最终解的质量由如下定义的相当误差 ε 决定：
ε = 
其中 
是曾经求得的最佳值。对于大型案例的广泛研究表明一个具有良好质量的解能通过降低λ和增加χ来得到。
本论文研究了对于蜂窝移动通信网络规划的经济优化建模问题。提出了一个分层优化规划方法，它既考虑到覆盖的要求又考虑到话务负载。发展了一个组合优化模型去确定合适的小区数量和选择最佳的基站位置。一个建立在改进的模拟退火基础上的算法被用来求解这个模型并取得了逼近最优解。大型的复杂移动通信系统的资源管理和网络规划的最优化技术的发展和应用将是我们未来的研究课题。
图 2 ：无线网络规划的分层结构
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