随着无线通信技术的快速发展,产生了各种不同的无线网络接入技术,下一代无线网络是一个多种无线接入技术共存的异构网络。异构无线网络移动性管理方面的研究已成为研究的热点,相关机构和研究组织都对其关键技术展开了研究。网络选择是异构无线网络中移动性管理的关键技术之一,用于保证用户在异构网络中漫游时连接的持续性。目前已经提出了许多的网络选择算法,但其中仍然存在一些小的缺陷,本文从算法的改良出发,提出了两个基于效用函数的网络选择算法。本文通过分析效用函数在网络选择中的特性,确定了在网络选择中所使用的效用函数。通过分析累加聚合效用与累乘聚合效用的不足,提出了一个新的基于混合效用的网络选择(Mixed Utility-based Function Network Selection,MUFNS)算法,该算法根据网络属性的特性,将属性进行了分类,一类是用于评估网络的QoS属性,一类为评估用户体验的属性。而属性的权重则通过层次分析法和熵权法来综合构造。仿真结果显示,MUFNS算法能够根据用户的业务特性,选择最合适的网络,且有效降低了网络选择中的乒乓效应。为了改善DIA(Distance to the ideal alternative,到理想网络距离)算法在属性标准化方面存在的缺陷,提出了基于效用的DIA网络选择(Utility-based Distance to the ideal Alternative Network Selection,UDIANS)算法。效用函数既可以反映业务的要求,还可以使用效用值实现属性的标准化,从而在属性标准化时不受移除最差网络的影响。UDIANS使用效用函数进行效用评估与标准化,使用网络分析法(Analytic Network Process,ANP)计算网络属性的权重,最后通过DIA进行网络排序,从而选择出最佳网络。结果表明,UDIANS消除了网络排名异常现象,同时减少了网络切换次数。