为了解决5G和物联网时代的通信设备的能源短缺问题,工程师们正从周围环境中寻找可再生能量来给网络中的微型设备充电。因此,能量收集越来越广泛应用在通信网络中。为了改善环境中获取能源的不稳定性,现在的实际研究中我们更多的使用更加稳定的射频(RF)信号进行能量传输。此外,在通信网络中因为很多资源是有限的,为了提升网络系统性能,减少资源浪费,在网络中的多个用户之间的资源分配与优化就显得尤为重要。在这样的背景下,本文研究了在多用户的数能一体化网络中的资源分配算法,主要包括了以下内容:首先本文描述了一个全双工数能一体化通信系统,它是一个在原有全双工系统的基础上添加了用户传输数据上限的改进系统。为了最大化系统中所有移动设备的总上行吞吐量,我们提出了一种联合优化用户调度策略和时间分配的算法以保证用户的上传需求。在该系统中,用户调度策略被建立为一个经典的匹配问题,并且用匈牙利算法求解。然后基于用户调度策略的结果,我们提出了一种最优化算法和一种复杂度更低的次优化算法用于时间分配。最终通过迭代得到最优的资源分配策略。此外,本文描述了一个适用于人口稠密场景的多播协作网络系统,其中我们使用时分多址(TDMA)进行冲突避免。在本文的系统中,内容是否成功传输取决于物理无线传输环境和用户之间的社会关系。在一个传输帧中,我们将内容分发过程建模为一个离散纯生马尔科夫链,然后推导了状态停留和状态转移概率的闭式表达式。我们通过减少在每个帧中马尔科夫链的状态转移概率和最大化状态转移步长以减少内容分发的时延,并且通过拉格朗日乘子法得到具有公平性的最优时间分配策略。最后,在之前提及的时延敏感性社会网络的模型基础上增加了用户能量收集的功能,并且考虑到了用户在传输时的可变功率,使系统更加接近于实际情况。在此模型的基础上,同样将内容分发过程建立为一个离散纯生马尔科夫链。考虑到能量的有限性,我们通过优化移动用户的功率分配和时间分配使马尔科夫链的状态转移效率最大化,已达到节约能源同时又保证了用户之间一定的传输成功的概率。最后我们对算法的性能与算法能够提升的结果进行了仿真测试。