为了克服传统网络资源分配方法难以满足用户QoS需求的问题，本文对基于效用的网络资源分配方法进行了研究。该类方法从用户的角度研究资源分配问题，已成为当前的研究热点，虽然取得了许多研究成果，但仍面临着资源分配粒度过粗、公平性差，资源分配最优化模型通用性差，模型求解算法效率较低，难以在实际设备中实施等挑战。鉴于此，本文进一步展开了深入研究，其主要内容包括：1.提出了基于效用函数簇的效用类服务U-S（Utility Class and Service）两层资源分配模型。给出了业务效用函数簇曲线和对应的数学表达式，解决了无法有效区分网络应用差异的问题，实现了应用间公平；建立了效用最优化资源分配模型，对模型进行合理简化，大大降低了计算复杂性；设计了模型求解算法，提高了模型求解效率，并从时间复杂度分析、算法收敛性证明和误差分析等方面理论证明了算法的有效性（总效用高）和高效性（求解速度快）。2.提出了基于边际效用的网络资源分配模型。通过边际效用确定效用函数，在对不同网络应用的边际效用特征进行分析的基础上对其分类，构建了效用函数框架，克服了传统效用函数通用性差的不足；建立了基于边际效用的最优化模型，对模型最优解的必要条件进行了理论证明；设计了模型求解算法MU(MarginalUtility)，并对算法进行了误差分析和收敛性证明，仿真实验表明，同目前主要的求解算法相比，该算法具有较高的求解有效性和很高的求解速度。3.提出了两阶段基于效用的无线网络资源分配方法。目前，基于效用的无线网络资源分配方法大都未考虑网络整体效用最优的问题，只关注基站内的资源分配最优化，没有将基站（网络）选择问题与基站内资源分配问题相结合。通过分析发现多无线基站（网络）覆盖重合区域内移动终端的基站（网络）选择是决定网络整体效用最大化的关键，也是未来无线异构网络中实现无隙网络切换和漫游的基础。鉴于此，本章将无线网络资源分配划分为两个阶段：第一阶段为基于拥塞度的基站选择；第二阶段根据无线网络的特点对MU算法进行改进，并运用于基站内的最优化资源分配，最后通过仿真实验，验证了基站选择方法的合理性、适用性和基站内资源分配方法的有效性、高效性。