摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。