海量小基站在无线通信频段逐步走高的时代具有极大的意义,并越来越多地被应用于对信号漏洞的填补以及网络带宽的扩充,而其中自动化的管理海量小基站的功率设置问题为基站管理领域提出了一个挑战。传统中心式的基站管理方法存在周期长,中心节点优化难度大,数据收集分发延迟高等问题,不适合动态性较高的海量小基站场景。最近的基于无中心式地基站功率管理算法基于基站局部观测和有限通信的条件下,解决了中心式管理的一些问题,使得海量小基站的功率管理成为可能,然而,这些算法并没有解决全局优化目标与局部调整之间的关联问题,因而效果与中心式调整相去甚远。本文在基于基站X2通信口而设计的动态分布式基站功率管理框架的基础上,根据从用户设备收集到的上报信息,构建分布式基站间的功率调整约束,将海量小基站功率管理问题建模成分布式约束优化问题(DCOP),并设计了有限时窗约束下的功率求解算法,该算法在无限时窗限制时可以求得全局最优功率配置,而在给定时窗约束内输出当前最优功率配置,从而为海量小基站的功率管理问题提供了一个动态的、规模无关的全局优化算法,而为了优化不同规模场景下分布式算法的效果,本文设计的分组分层算法将动态性的传递限制在了一组或一层的范围内,以此可以在适当的场景下选择合适的调整,并且基于全局约束图的无中心分布式计算直接对问题的优化目标进行无偏的求解,使得我们可以在动态性、优化效果和并行性等方面进行选择调整。为了验证算法在动态可变、非均匀信号覆盖场景下的优化效果,本文程序化生成符合一定建筑物分布特点的模拟城市以及简化的生活习惯的模拟市民,以多智能体仿真的方式模拟城市场景下用户通讯设备随市民移动引起基站信号的动态变化,在该类应用场景中部署运行本文设计的分布式基站优化算法,验证其有效性及分布式算法的高可扩展性。