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为了完成一个聪明、自动化的自我管理网络，动态政策配置和选择，被需要。某个政策仅仅适合到某个网络环境。如果网络环境变化，某些政策不适合更多。从而，基于政策的管理应该也让类似的“自然选择”处理。有用政策将被保留，并且失去了他们的有效性的政策被消除。一个政策优化方法基于进化学习被建议。在不同射击时间，当有低率的政策有更低的优先级，和长期的没有射击政策时，有高射击时间的政策的优先级被改进将休眠。因此，为适者生存的策略被认识到，并且度在政策管理自我学习被改进。