基于用户偏好的异构网络选择算法研究

针对当前大多数网络选择算法没有充分考虑用户基于业务的网络偏好这一问题,提出了一种基于用户偏好的异构网络选择算法。该算法充分考虑业务需求、用户偏好及网络性能差异,通过层次分析法和距离分析法分别计算用户对各候选网络的主观和客观偏好权重,根据用户策略动态确定综合权重,并由此结合各属性权重计算网络性能,选出最优网络。仿真结果表明该算法可以准确选择接入网络,并当用户在网络边缘做兵乓运动时有效减少切换次数。     

基于Q学习的异构无线网络动态切换策略

提出了一种基于Q学习的动态切换策略,用于最大化用户体验(QoE).基于Q学习的动态切换策略选择最佳网络,不仅利用当前网络状态还利用了未来网络状态和用户终端状态.不同于其他动态规划算法,该算法不需要获取无线网络环境的信息,而是通过利用用户终端过去经验来学习最优策略.仿真结果显示,该动态切换策略能以较少网络间切换次数来接近甲骨文优化算法性能,从而使用户体验得到更优质的网络音频服务.     

基于主客观权重的异构网络选择算法

为了解决在异构网络环境选择最佳的接入网络的问题,提出一种结合综合赋权的异构网络选择算法.在用户端采用层次分析法判断用户偏好,在网络端采用基于指标相关性的客观赋权法判断网络客观状态,结合基于离差极小化的综合赋权法得到最终权重,并运用理想值近似排序法进行网络排序,接入最佳网络.基于matlab的仿真结果表明：该方法能根据不同业务结合网络性能及用户需求,减少频繁切换,提高网络的选择结果的合理性和有效性.     

一种卫星异构网络环境下的网络选择算法

针对卫星通信网络的特点,提出了一种卫星异构网络环境下的网络选择策略.算法考虑不同业务类型的QoS需求、用户偏好、网络负载等因素,利用层次分析法确定影响网络选择的因素的权值,计算出每个可用网络的综合性能,确定最佳接入网络.仿真结果表明,该算法能够较好地适应卫星异构网络环境,提高网络选择的准确性和有效性.     

基于主客观权重的异构网络选择算法

为解决在异构网络环境选择最佳的接入网络问题,提出一种结合综合赋权的异构网络选择算法。在用户端采用层次分析法判断用户偏好,在网络端采用基于指标相关性的客观赋权法判断网络客观状态,并结合基于离差极小化的综合赋权法得到最终权重,同时运用理想值近似排序法进行网络排序,接入最佳网络。基于Matlab的仿真结果表明,该方法能根据不同业务结合网络性能及用户需求选择最佳的接入网络,减少了频繁切换,提高了网络选择结果的合理性与有效性。     

云计算环境下QoS偏好感知的副本选择策略

针对一类个体服务质量敏感的用户,研究云计算多数据中心环境下QoS偏好感知的副本选择策略。根据用户对数据服务的QoS需求,构建副本选择的三维QoS模型,在此基础上,设计基于层次分析法的QoS偏好感知算法QoPA处理个体服务质量敏感的约束条件,并提出基于模糊综合评判的副本选择算法FCE_RS对数据中心每个副本节点进行综合评价,最终得出QoS满意度最高的副本节点。分析和实验表明,FCE_RS算法能为各类个体服务质量敏感的用户提供合理的副本策略。     

一种基于QoE量化评估的服务选择算法

针对如何为互联网用户从多个相同或相似的服务中进行选择的问题,提出了一种新的服务选择算法:基于QoE(Quality of Experience)量化评估的服务选择算法(A Service Selecting Algorithm Based on Quantified QoE Evaluation,ASSABQ).该算法基于一种层次化评分模型,从历史评分中学习获取用户偏好,根据多种评价因素计算每个可用服务的满意度,并选择满意度最高的服务给用户.与已知算法相比,ASSABQ算法的复杂度从O(n²)下降到O(n).仿真实验结果表明,在相同应用场景下,采用ASSABQ算法得到的用户满意度比已知算法提高约10%.     

基于模糊逻辑的多终端协同的垂直切换决策算法

针对异构网下多终端协同的垂直切换决策问题,提出一种基于模糊逻辑和层次分析法的垂直切换决策算法,它分为2部分:切换时机的判断和虚拟终端的构建.首先采用模糊逻辑判断切换的时机,然后采用层次分析算法与简单加权求和结合的方法选择虚拟终端的最优构成方式.仿真结果表明,算法能够降低切换次数和不必要切换率,并且能够充分体现应用需求和用户偏好.     

基于层次分析法的WLAN/蜂窝网络切换判决算法

针对WLAN/蜂窝异构网络的特点,提出了基于层次分析法的网络切换判决算法。算法综合考虑了网络状态及用户业务特征,分别采用SAW法和TOPSIS法对网络组合权向量进行了计算,仿真表明基于层次分析法的TOPSIS法与SAW法相比,更适合时延敏感业务的网络切换判决。     

基于定性多用户偏好的Web服务选择

随着Web服务数量逐渐增多,出现了许多服务提供者提供功能相同或相似服务的情况.如何在一些功能相似或相同的服务集合中,根据用户对服务质量的需求选出更符合用户要求的服务,是当前研究人员普遍关心的课题.本文提出一种定性的服务选择方法,用来解决涉及多个用户的Web服务选择问题.各用户对服务质量的需求被表示为偏好.提出的算法将能够综合考虑各个用户的偏好,使选出的服务尽可能满足大部分用户的偏好要求,并给出了一个实例说明该算法的应用.实验结果表明了算法的有效性.