Razvoj širokopojasne mobilne mreže prema LTE mrežama uvjetuje pojačani rast internetskih servisa i usluga. Samoorganizirajuće mreže namijenjene su optimizaciji performansi mreže s ciljem poboljšanja korisnikovog zadovoljstva i smanjenja troškova rada. U radu se predlaže pristup zasnovan na podržanom učenju kako bi se popravila propusnost mobilnog korisnika. Problem maksimizacije spektralne učinkovitosti modelira se kao kooperativni više agentski problem upravljanje između susjednih čvorova (eNBs). Svaki čvor ima pridruženog agenta koji dinamički mijenja marginu primopredaje prema susjednim ćelijama. Agent koristi tehniku neizrazitog Q učenja (FQL) kako bi naučio optimizirati parametre mreže. Učenje je organizirano za rad u uvjetima raznovrsnog prometa, korisničkih položaja i uvjeta propagacije. Simulacijski rezultati pokazuju kako predloženi pristup poboljšava kapacitet mreže i korisnički doživljaj u smislu propusnosti mreže.