随着无线通信技术的飞速发展,各种不同的无线接入技术层出不穷,相互竞争又互为补充,为用户提供多种服务。然而,智能移动终端的普及和新型媒体产业的发展,使得用户的服务需求也愈发呈现多样化的趋势,在当前多种无线网络共存的异构无线网络的环境下,没有任何一种无线接入技术能够满足用户所有的需求。为了保障用户良好的服务体验,异构无线网络的融合是必然的趋势,而无线网络的选择算法则是关键技术之一。本文从用户偏好、业务特性、终端状态等方面着手,对多属性决策的网络选择算法进行了研究,提出了以下两种网络选择算法:首先是基于多属性决策与协同理论的无线网络选择算法。该算法在多属性决策的基础上使用协同理论,综合考虑业务特性与用户偏好两大因素。在网络选择的过程中,为了更加合理地将用户偏好与业务特性结合起来,将每一个候选网络都看成一个复合系统,由用户偏好和业务特性两个子系统组成,这些子系统相互协作,共同呈现网络的整体性能。首先使用改进的FAHP（Fuzzy Analytic Hierarchy Process,模糊层次分析法）和标准差法计算各子系统的网络属性权重,接着使用TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,逼近理想解排序法）计算各子系统的序参量,最后再根据信息熵和历史记录来获取子系统间的协同程度,选择整体协同程度最高的候选网络。实验仿真表明,该算法能够有效地协同用户偏好和业务特性等因素,选择出最佳的网络。同时减少不必要的切换,避免了乒乓效应。第二种算法是改进的电量自适应网络选择算法,该算法以终端电量状态做为切入点,研究终端状态对于网络选择的影响。通过电量状态的不同,逐渐调整相应属性权重大小,从而使所选择的网络更加适合终端当前状态。算法使用熵值法和基于模糊一致性矩阵的FAHP方法计算综合权重,采用电量直接相关的权重自适应机制来改变权重,并用基于电量自适应阈值的TOPSIS方法来选择最佳网络。通过一系列的改进,使权重的计算和自适应机制更为合理,同时,减少了权重调整时繁杂的计算量,避免了频繁的切换,延长了终端的使用时间。