異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中基于能量效率的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)選擇機(jī)制研究.pdf

1、在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶越來越迫切需要隨時隨地的無縫接入無線網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的融合為此提供了可能。為了盡可能為用戶提供總是最優(yōu)的服務(wù)，無線接入網(wǎng)絡(luò)必須能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)選擇。另外，由于用戶數(shù)量的爆炸式增長，移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)消耗能量越來越高，嚴(yán)重影響了自然環(huán)境并增加運營商的運維成本。因此，非常有必要在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中研究如何提升能量效率。
　　本論文提出異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中基于能量效率的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)選擇機(jī)制.在無線網(wǎng)絡(luò)選擇中考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯?，實現(xiàn)

2、基于能量效率的網(wǎng)絡(luò)選擇。應(yīng)用演化博弈理論對用戶的網(wǎng)絡(luò)選擇過程建模，用演化博弈的復(fù)制動態(tài)方程表示用戶之間不斷博弈和演化的過程，然后根據(jù)復(fù)制動態(tài)得到演化博弈的均衡點，根據(jù)非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定原理得到網(wǎng)絡(luò)選擇的穩(wěn)定策略。
　　通過改進(jìn)的Q-Learning算法實現(xiàn)了用戶網(wǎng)絡(luò)選擇的演化博弈過程，把用戶選擇網(wǎng)絡(luò)的過程模擬為多智能體的Markov決策過程，解決了基礎(chǔ)Q-Learning算法在多智能體條件下難以收斂的問題。
　　通過實驗對用戶