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公开(公告)号：CN110213776B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910445165.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习和多属性决策的WiFi卸载方法，适用于LTE网络和WiFi网络共存的移动用户场景，该方法利用马尔可夫模型描述网络环境的变化，综合考虑用户吞吐量、终端功耗、用户花费和通信时延四种网络属性建立优化目标，并通过多属性决策方法中的AHP(层次分析法)和TOPSIS(逼近理想值排序法)获得反映各个网络属性之间内在联系以及奖励函数，利用Q学习模型结合当前网络状况和自己的卸载历史做出卸载判决，最终得到最优WiFi卸载方案。本发明可应用于异构网络，且处理速度更快。
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公开(公告)号：CN109600774B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910044142.0
申请日：2019-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种LTE网络中基于联盟博弈的WiFi卸载方法，首先定义了综合考虑用户通信速率、花费和时延的用户公平性效用函数，构造了包含两类联盟的联盟博弈模型，制定了同时提高用户个体效用和系统总效用的联盟转移准则，提出了联盟内保证系统资源的充分利用的信道分配方案，以使系统总效用最大化。本发明提出的基于联盟博弈的WiFi卸载方法在系统总效用、平均速率满意度、用户花费均优于传统的WiFi卸载方法，具备极好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN109600774A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910044142.0
申请日：2019-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种LTE网络中基于联盟博弈的WiFi卸载方法，首先定义了综合考虑用户通信速率、花费和时延的用户公平性效用函数，构造了包含两类联盟的联盟博弈模型，制定了同时提高用户个体效用和系统总效用的联盟转移准则，提出了联盟内保证系统资源的充分利用的信道分配方案，以使系统总效用最大化。本发明提出的基于联盟博弈的WiFi卸载方法在系统总效用、平均速率满意度、用户花费均优于传统的WiFi卸载方法，具备极好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN110213776A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910445165.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习和多属性决策的WiFi卸载方法，适用于LTE网络和WiFi网络共存的移动用户场景，该方法利用马尔可夫模型描述网络环境的变化，综合考虑用户吞吐量、终端功耗、用户花费和通信时延四种网络属性建立优化目标，并通过多属性决策方法中的AHP(层次分析法)和TOPSIS(逼近理想值排序法)获得反映各个网络属性之间内在联系以及奖励函数，利用Q学习模型结合当前网络状况和自己的卸载历史做出卸载判决，最终得到最优WiFi卸载方案。本发明可应用于异构网络，且处理速度更快。
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