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第五代移动通信(5th Generation Mobile Networks,5G)是集成了LTE、Wi-Fi和其他无线接入技术(Radio Access Technologies,RATs)的异构网络融合架构,它使请求不同类型业务的用户设备(User Devices,UDs)和网络之间实现无缝连接。5G异构网络系统支持至少一千倍的流量,可连接千亿个无线设备,满足多样化的业务场景和业务需求(例如:时延、抖动、数据速率、覆盖范围、安全性、隐私性等)。然而,无线网络异构程度的加深以及海量终端设备的密集分布为5G异构无线网络(Heterogeneous Wireless Networks,HWNs)中用户的接入选择带来了巨大的挑战。未来5G系统中如何合理规划HWNs环境下的用户接入选择,实现网络资源的充分利用是5G无线资源管理(Radio Resource Management,RRM)中亟待解决的问题。虽然基于传统博弈理论如零和博弈的网络选择算法具有掌握用户目标竞争本质的能力,但这类算法在实际应用中较为理想。此外,用户的随机运动、网络信息的不精确性和个性化的业务需求也会对网络的选择结果产生影响,因此一个有效的网络选择算法需根据用户和网络的实时状态自适应地调整优化用户的接入选择。为了高效利用资源并提升用户体验,本文首先引入了一种基于进化博弈的新型5G业务网络选择算法NS-EG。它采用层次分析法来分析业务需求,并将其作为构造的网络效用函数的一部分,同时考虑用户接入网络的代价以组成博弈中用户的收益函数。仿真结果表明,与对比算法相比,NS-EG算法在用户体验的平均能效、时延以及整体丢包率方面都获得了较好的性能。由于HWNs中各个网络的覆盖范围不同和用户的运动状态也会对网络选择结果产生影响。因此,考虑到用户的运动状态随机可变的情形,本文提出了一种移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的自适应多业务网络选择方法MSNS。该方案结合了模糊逻辑在动态适应性方面的优势以及多属性决策(Multiple Attribute Decision Making,MADM)准确稳定的优点,解决了在任意运动状态下请求不同业务的边缘用户的最优网络接入选择问题,为边缘用户在HWNs环境下选择网络提供了一个可普遍适用的方法。仿真结果表明,MSNS算法可以根据边缘用户请求的业务偏好自适应地切换到最佳网络,在未来以用户为中心的网络架构中具有很高的可扩展性。