本發(fā)明屬于無線通信技術領域，尤其涉及一種異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法。

背景技術：
隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，異構無線網(wǎng)絡的并存現(xiàn)狀正逐漸向著復雜化與集成化的方向轉變，下一代無線網(wǎng)絡系統(tǒng)將會融合多種無線接入技術，而支持多網(wǎng)絡接入端口的用戶終端能夠通過接入多種不同的網(wǎng)絡獲取不同的服務,并且可實現(xiàn)在各接入網(wǎng)絡之間的無縫切換，為了保證移動終端獲得良好的服務質量，應采用合理的決策算法，為用戶選擇合適的接入網(wǎng)。近幾年，異構無線網(wǎng)絡接入選擇方法的研究已經(jīng)取得了一些有價值的成果，例如提出的一種基于改進的多屬性拍賣理論的網(wǎng)絡選擇方法，通過該方法可以根據(jù)性價比為用戶選擇最合適的網(wǎng)絡，提出的一種根據(jù)網(wǎng)絡測量的方差統(tǒng)一量化多屬性決策標準權重的方法，提出的一種利用估計的信號干擾加噪聲比（SINR）值來進行網(wǎng)絡選擇的方法，該方法可以幫助用戶接入具有較高信噪比的網(wǎng)絡，提出的一種基于多屬性決策（MADM）和群體決策（GDM）的網(wǎng)絡選擇算法，該算法不僅考慮到網(wǎng)絡的客觀屬性，而且考慮了用戶的偏好和網(wǎng)絡服務的類型，提出的一種利用隨機控制理論來進行網(wǎng)絡選擇的策略,該策略重點考慮了隨著時間隨機變化的無線信道對網(wǎng)絡服務質量的影響，文獻提出了基于招標模型和合作博弈的垂直切換決策算法，可實現(xiàn)網(wǎng)絡負載均衡，滿足各種應用的服務質量要求，考慮了無線網(wǎng)絡資源分配方式對用戶實際獲得數(shù)據(jù)速率的影響,建立了實際數(shù)據(jù)速率計算公式，然后建立非合作博弈模型并使用納什均衡來計算用戶的接入選擇結果，提出的一個基于非合作博弈的異構網(wǎng)絡選擇算法，該算法重點討論了用戶之間的資源競爭對網(wǎng)絡選擇的影響，提出的一種動態(tài)的網(wǎng)絡選擇機制，該機制的優(yōu)勢是它能夠讓用戶動態(tài)的選擇自己的偏好，同時網(wǎng)絡運營商也可以動態(tài)的改變他們的控制參數(shù)，從而使用戶能夠選擇最適合自己的網(wǎng)絡。但是上述方法都假設網(wǎng)絡的性能參數(shù)是單調的，然而在實際場景中卻并非如此；另外上述文獻大多在做出選擇網(wǎng)絡決策時，要么只考慮到用戶側，要么只考慮到網(wǎng)絡側的單方面利益，而鮮見從網(wǎng)絡和用戶雙方同時考慮來平衡雙方利益的決策。

技術實現(xiàn)要素：
本發(fā)明實施例的目的在于提供一種異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法，旨在解決現(xiàn)有的方法都假設網(wǎng)絡的性能參數(shù)是單調的，然而在實際場景中卻并非如此；另外上述文獻大多在做出選擇網(wǎng)絡決策時，要么只考慮到用戶側，要么只考慮到網(wǎng)絡側的單方面利益，而鮮見從網(wǎng)絡和用戶雙方同時考慮來平衡雙方利益的決策的問題。本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法，該異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法包括以下步驟：根據(jù)博弈論的方法建立用戶和網(wǎng)絡之間的非合作博弈模型；模型求解，確定了均衡網(wǎng)絡和用戶雙方利益的優(yōu)化策略；實驗仿真與數(shù)值分析。進一步，網(wǎng)絡接入服務質量模型中用戶在選擇接入網(wǎng)時，采用灰度關聯(lián)思想根據(jù)網(wǎng)絡提供的QoS參數(shù)進行抉擇。進一步，面對異構網(wǎng)絡融合系統(tǒng)的多樣性、異構性以及用戶對于非單調性服務質量的需求，基于機器學習機制中的Sigmoid函數(shù)的改進函數(shù)，評估異構融合系統(tǒng)中非單調性的網(wǎng)絡服務質量，區(qū)分服務等級的服務質量量化函數(shù)：其中，C1，S1,S2均為常量，k表示當前網(wǎng)絡可以提供的網(wǎng)絡參數(shù)的個數(shù)，wi（0<wi<1）及Ti分別表示用戶對參數(shù)i（i∈k）的敏感度和可容忍的程度，μ表示用戶的服務等級，為了簡單起見采用均勻分配的原則把服務等級分為5級，分別為[0，0.25，0.5，0.75，1]，Vi表示統(tǒng)一量化后的網(wǎng)絡參數(shù)，根據(jù)不同網(wǎng)絡參數(shù)對用戶的利害影響把Vi分為2大類，第1類稱為效益量，即用戶希望最大化的值，這樣用戶能得到更好QoS體驗，例如帶寬，吞吐量等，第2類稱為代價量，即用戶希望其值最小化的量，例如時延，抖動，丟包率。進一步，兩類參數(shù)的標準化公式分別為：效益量標準化：代價量標準化：其中，Xi表示網(wǎng)絡可以為用戶提供該參數(shù)的實際值，和分別表示網(wǎng)絡可以為用戶提供的該參數(shù)的最大及最小值，由式（2）和式（3）可知，Vi取值范圍為[0,1]，Vi的取值越小，網(wǎng)絡可以為用戶提供的服務質量越高。進一步，建立的模型為非合作的博弈模型的基本要素如下：一參與者：接入網(wǎng)絡i(i=1,2,…,N)以及一個用戶；二策略：接入網(wǎng)絡i的策略是接入網(wǎng)絡服務質量的價格策略Pi(Pi≥0，i=1,2,…,N)；用戶的策略是選擇接入一個網(wǎng)絡；三收益：當接入網(wǎng)絡i的服務質量價格為Pi時，接入網(wǎng)絡i后，用戶的收益函數(shù)定義為：Ri=Qi-αQiPi(4)上式中α表示成本因子，Qi表示網(wǎng)絡i的服務質量,Pi表示網(wǎng)絡i提供的單位服務質量的價格。進一步，建立的模型為非合作的博弈模型的最優(yōu)服務質量，網(wǎng)絡i的服務質量Qi與單位服務質量價格Pi之間的函數(shù)關系可以由不同接入網(wǎng)絡的總效用函數(shù)來表示：式中，Q=（Q1,...,Qi,…,QM）為M個接入網(wǎng)絡的服務質量，Pi表示網(wǎng)絡i單位服務質量的價格，ρ（0≤ρ≤1）表示不同網(wǎng)絡之間的競爭因子，當ρ=0時表示網(wǎng)絡競爭激烈，它們所提供的服務無法替代，當ρ=1時表示網(wǎng)絡之間不存在競爭，網(wǎng)絡提供的服務完全可以替代，當0≤ρ≤1時表示M個不同的接入網(wǎng)絡之間提供服務的可替代程度，網(wǎng)絡i的最優(yōu)服務質量可以通過最大化不同接入網(wǎng)的總效用函數(shù)來實現(xiàn)，即將U（Q）對Pi求一階偏導數(shù)然后置0：聯(lián)合求解式（6）中的Qi（i=1,2，…，N），可得到最優(yōu)服務質量函數(shù)：非合作博弈模型的求解，由收益函數(shù)（4）和需求量函數(shù)（7）的關系可知，接入網(wǎng)判決函數(shù)可表示為價格的函數(shù)：其中，進一步，最佳價格函數(shù)可通過Ri(P)對Pi求導并使其等于0得到：整理得：通過（10）式可以求解出網(wǎng)絡i的最佳價格策略以此類推可以計算出因為各接入網(wǎng)絡的最佳價格函數(shù)是線性的，所以各個網(wǎng)絡的最佳價格是確定且唯一的，此時，用戶接入各個網(wǎng)絡的利益達到均衡值。進一步，該異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法，當用戶在異構融合網(wǎng)絡中有多個網(wǎng)絡可以選擇時，用戶可以根據(jù)自己所處的具體場景選定一個合適的服務質量等級，然后通過區(qū)分服務等級的服務質量量化函數(shù)來量化不同接入網(wǎng)的服務質量，最后根據(jù)收益函數(shù)來選擇用戶收益最大的網(wǎng)絡。本發(fā)明提供的異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法，通過結合灰度關聯(lián)思想和機器人學習機制中的sigmoid函數(shù)建立了一個非單調性的網(wǎng)絡服務質量的量化模型，仿真表明，此模型更加符合實際異構融合網(wǎng)絡場景，根據(jù)用戶和網(wǎng)絡之間的非合作博弈模型，采用均衡用戶和網(wǎng)絡雙方利益的策略，通過求解非合作博弈模型，確定網(wǎng)絡優(yōu)化定價策略。本發(fā)明一方面可以幫助用戶選擇最合適的接入網(wǎng)絡，另一方面可以為異構網(wǎng)絡融合系統(tǒng)的QoS標準的制定提供依據(jù)。仿真結果表明該選擇策略可以滿足不同場景下用戶不同等級的服務需求，并且可以均衡用戶和網(wǎng)絡雙方的利益最終達到共贏的目的。附圖說明圖1是本發(fā)明實施例提供的異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法的流程圖；圖2是本發(fā)明實施例提供的具有一個參數(shù)的單調性和非單調性決策場景的曲線圖；圖3是本發(fā)明實施例提供的傳統(tǒng)的服務質量和區(qū)分等級的服務質量的比較的示意圖；圖4是本發(fā)明實施例提供的不同等級的服務質量的比較的示意圖；圖5是本發(fā)明實施例提供的網(wǎng)絡價格對收益的影響的示意圖；圖6是本發(fā)明實施例提供的服務等級對收益的影響的示意圖。具體實施方式為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。圖1示出了本發(fā)明提供的異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法流程。為了便于說明，僅僅示出了與本發(fā)明相關的部分。本發(fā)明的異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法，該異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法包括以下步驟：根據(jù)博弈論的方法建立用戶和網(wǎng)絡之間的非合作博弈模型；模型求解，確定了均衡網(wǎng)絡和用戶雙方利益的優(yōu)化策略；實驗仿真與數(shù)值分析。作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，網(wǎng)絡接入服務質量模型中用戶在選擇接入網(wǎng)時，采用灰度關聯(lián)思想根據(jù)網(wǎng)絡提供的QoS參數(shù)進行抉擇。作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，面對異構網(wǎng)絡融合系統(tǒng)的多樣性、異構性以及用戶對于非單調性服務質量的需求，基于機器學習機制中的Sigmoid函數(shù)的改進函數(shù)，評估異構融合系統(tǒng)中非單調性的網(wǎng)絡服務質量，區(qū)分服務等級的服務質量量化函數(shù)：其中，C1，S1,S2均為常量，k表示當前網(wǎng)絡可以提供的網(wǎng)絡參數(shù)的個數(shù)，wi（0<wi<1）及Ti分別表示用戶對參數(shù)i（i∈k）的敏感度和可容忍的程度，μ表示用戶的服務等級，為了簡單起見采用均勻分配的原則把服務等級分為5級，分別為[0，0.25，0.5，0.75，1]，Vi表示統(tǒng)一量化后的網(wǎng)絡參數(shù)，根據(jù)不同網(wǎng)絡參數(shù)對用戶的利害影響把Vi分為2大類，第1類稱為效益量，即用戶希望最大化的值，這樣用戶能得到更好QoS體驗，例如帶寬，吞吐量等，第2類稱為代價量，即用戶希望其值最小化的量，例如時延，抖動，丟包率。作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，兩類參數(shù)的標準化公式分別為：效益量標準化：代價量標準化：其中，Xi表示網(wǎng)絡可以為用戶提供該參數(shù)的實際值，和分別表示網(wǎng)絡可以為用戶提供的該參數(shù)的最大及最小值，由式（2）和式（3）可知，Vi取值范圍為[0,1]，Vi的取值越小，網(wǎng)絡可以為用戶提供的服務質量越高。作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，建立的模型為非合作的博弈模型的基本要素如下：一參與者：接入網(wǎng)絡i(i=1,2,…,N)以及一個用戶；二策略：接入網(wǎng)絡i的策略是接入網(wǎng)絡服務質量的價格策略Pi(Pi≥0，i=1,2,…,N)；用戶的策略是選擇接入一個網(wǎng)絡；三收益：當接入網(wǎng)絡i的服務質量價格為Pi時，接入網(wǎng)絡i后，用戶的收益函數(shù)定義為：Ri=Qi-αQiPi(4)上式中α表示成本因子，Qi表示網(wǎng)絡i的服務質量,Pi表示網(wǎng)絡i提供的單位服務質量的價格。作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，建立的模型為非合作的博弈模型的最優(yōu)服務質量，網(wǎng)絡i的服務質量Qi與單位服務質量價格Pi之間的函數(shù)關系可以由不同接入網(wǎng)絡的總效用函數(shù)來表示：式中，Q=（Q1,...,Qi,…,QM）為M個接入網(wǎng)絡的服務質量，Pi表示網(wǎng)絡i單位服務質量的價格，ρ（0≤ρ≤1）表示不同網(wǎng)絡之間的競爭因子，當ρ=0時表示網(wǎng)絡競爭激烈，它們所提供的服務無法替代，當ρ=1時表示網(wǎng)絡之間不存在競爭，網(wǎng)絡提供的服務完全可以替代，當0≤ρ≤1時表示M個不同的接入網(wǎng)絡之間提供服務的可替代程度，網(wǎng)絡i的最優(yōu)服務質量可以通過最大化不同接入網(wǎng)的總效用函數(shù)來實現(xiàn)，即將U（Q）對Pi求一階偏導數(shù)然后置0：聯(lián)合求解式（6）中的Qi（i=1,2，…，N），可得到最優(yōu)服務質量函數(shù)：非合作博弈模型的求解，由收益函數(shù)（4）和需求量函數(shù)（7）的關系可知，接入網(wǎng)判決函數(shù)可表示為價格的函數(shù)：其中，作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，最佳價格函數(shù)可通過Ri(P)對Pi求導并使其等于0得到：整理得：通過（10）式可以求解出網(wǎng)絡i的最佳價格策略以此類推可以計算出因為各接入網(wǎng)絡的最佳價格函數(shù)是線性的，所以各個網(wǎng)絡的最佳價格是確定且唯一的，此時，用戶接入各個網(wǎng)絡的利益達到均衡值。作為本發(fā)明實施例的一優(yōu)化方案，該異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法，當用戶在異構融合網(wǎng)絡中有多個網(wǎng)絡可以選擇時，用戶可以根據(jù)自己所處的具體場景選定一個合適的服務質量等級，然后通過區(qū)分服務等級的服務質量量化函數(shù)來量化不同接入網(wǎng)的服務質量，最后根據(jù)收益函數(shù)來選擇用戶收益最大的網(wǎng)絡。下面結合附圖及具體實施例對本發(fā)明的應用原理作進一步描述。如圖1所示，本發(fā)明實施例的異構網(wǎng)絡中的接入網(wǎng)絡選擇的方法包括以下步驟：S101：根據(jù)博弈論的方法建立用戶和網(wǎng)絡之間的非合作博弈模型；S102：模型求解，確定了均衡網(wǎng)絡和用戶雙方利益的優(yōu)化策略；S103：實驗仿真與數(shù)值分析。本發(fā)明的具體步驟為：第一步，網(wǎng)絡接入服務質量模型異構網(wǎng)絡融合系統(tǒng)中接入網(wǎng)的選擇一方面是實現(xiàn)移動終端無縫融合的關鍵因素，同時另一方面也是影響用戶QoS體驗的重要因素，用戶在選擇接入網(wǎng)時，需要根據(jù)網(wǎng)絡提供的QoS參數(shù)進行抉擇，通常依據(jù)的網(wǎng)絡參數(shù)都被假設是單調函數(shù)，然而實際并非如此，不同的用戶群在不同的時間不同的地點往往會選擇不同等級的服務質量，例如在商業(yè)場合，用戶通常主要考慮的是網(wǎng)絡的性能，即要求時延越小越好，帶寬越高越好，此時價格成為次要因素，在休閑場合，用戶最主要考慮的因素是價格，只要服務質量能保持在一個可以容忍的范圍內即可，此時QoS質量成為次要因素，當用戶采用不同等級QoS質量的服務時，就產(chǎn)生了用戶需要非單調性選擇接入網(wǎng)的問題，此時不能用單調性質問題的求解方法來解決問題了，而是要尋找與用戶需求的服務質量關聯(lián)度最大的網(wǎng)絡作為用戶優(yōu)先選擇的網(wǎng)絡，灰度關聯(lián)思想可以很好的解決這一類的問題，圖2表示了一個只有時延一個QoS參數(shù)值的簡單決策場景，該場景下有2個網(wǎng)絡，其中網(wǎng)絡1的時延比網(wǎng)絡2的時延小，這兩個網(wǎng)絡都提供VoIP、流媒體和網(wǎng)頁瀏覽3種業(yè)務，傳統(tǒng)情況下用戶對時延的滿意度是單調的，即用戶的滿意度隨著時延的增加而單調地減小，在這種情況下幾種業(yè)務均選時延較小的網(wǎng)絡l；但是在某些休閑場合，用戶最主要考慮的因素是價格，只要服務質量能保持在一個可以容忍的范圍內即可，此時用戶對時延的滿意度是非單調的，即用戶的滿意度并沒有隨著時延的增加而單調地變化，此時用戶希望根據(jù)不同業(yè)務對時延的需求來選擇最接近該時延的網(wǎng)絡，而不一定是時延最小的網(wǎng)絡，例如圖中的3條拋物線分別對應3種不同的業(yè)務，拋物線的最高點對應的時延值表示用戶最滿意的時延值，在這種思想下，VoIP業(yè)務會選擇網(wǎng)絡l，而流媒體和網(wǎng)頁瀏覽則選擇網(wǎng)絡2，決策者處于利益考慮會更愿意選擇這種選擇策略，因為它能使各個接入網(wǎng)絡的負載均衡，也可以根據(jù)用戶級別提供不同的QoS保證，面對異構網(wǎng)絡融合系統(tǒng)的多樣性、異構性以及用戶對于非單調性服務質量的需求，本發(fā)明引入基于機器學習機制中的Sigmoid函數(shù)的改進函數(shù)，評估異構融合系統(tǒng)中非單調性的網(wǎng)絡服務質量，區(qū)分服務等級的服務質量量化函數(shù)：其中，C1，S1,S2均為常量，k表示當前網(wǎng)絡可以提供的網(wǎng)絡參數(shù)的個數(shù)，wi（0<wi<1）及Ti分別表示用戶對參數(shù)i（i∈k）的敏感度和可容忍的程度，μ表示用戶的服務等級，為了簡單起見采用均勻分配的原則把服務等級分為5級，分別為[0，0.25，0.5，0.75，1]，Vi表示統(tǒng)一量化后的網(wǎng)絡參數(shù)，根據(jù)不同網(wǎng)絡參數(shù)對用戶的利害影響把Vi分為2大類，第1類稱為效益量，即用戶希望最大化的值，這樣用戶能得到更好QoS體驗，例如帶寬，吞吐量等，第2類稱為代價量，即用戶希望其值最小化的量，例如時延，抖動，丟包率等，本發(fā)明定義兩類參數(shù)的標準化公式分別為：效益量標準化：代價量標準化：其中，Xi表示網(wǎng)絡可以為用戶提供該參數(shù)的實際值，和分別表示網(wǎng)絡可以為用戶提供的該參數(shù)的最大及最小值，由式（2）和式（3）可知，Vi取值范圍為[0,1]，Vi的取值越小，網(wǎng)絡可以為用戶提供的服務質量越高。圖3給出了區(qū)分等級的服務質量與傳統(tǒng)服務質量的比較，圖4給出了不同等級的服務質量的區(qū)別，圖中示例選擇了2個網(wǎng)絡參數(shù)即k=2，設定C1=1，S1=10，S2=100，Ti=0.6，wi=0.5，服務等級μ取0.25和0.5，圖2給出了傳統(tǒng)服務質量量化函數(shù)和區(qū)分等級的服務質量量化函數(shù)的區(qū)別，圖中傳統(tǒng)服務質量量化函數(shù)在歸一化參數(shù)1和2都等于0時，服務質量最好，隨著歸一化參數(shù)1和2的增加，服務質量逐漸降低，當參數(shù)1和2都等于1時，服務質量最差，區(qū)分等級的服務質量并非是隨著歸一化參數(shù)單調的變化，而是在用戶需求的服務等級處（0.5）處于最大值，圖4給出了服務質量等級分別為0.25和0.5處的服務質量量化函數(shù)，從圖中可以清楚看到兩個函數(shù)在服務等級0.25和0.5處，服務質量最高，而其他區(qū)間的趨勢和傳統(tǒng)的服務質量量化函數(shù)相同，都是服務質量隨著歸一化參數(shù)的增加而降低，可見，本發(fā)明提出的區(qū)分等級的服務質量的量化模型的非線性特征可以滿足用戶在不同的時間地點選擇不同等級網(wǎng)絡服務質量的需求，第二步，基于非合作博弈的接入網(wǎng)選擇非合作博弈模型，從網(wǎng)絡角度來看，網(wǎng)絡要盡可能的為用戶提供滿意的服務，同時希望以較小的代價給用戶提供服務而獲得較大的收益，并防止用戶轉到其他網(wǎng)絡；而站在用戶角度來看，每個用戶都傾向于占用更多的帶寬，更高的吞吐量，以及較低的時延等，并希望支付盡可能少的費用，因此本發(fā)明建立的模型為非合作的博弈模型；該模型的基本要素如下：一參與者：接入網(wǎng)絡i(i=1,2,…,N)以及一個用戶；二策略：接入網(wǎng)絡i的策略是接入網(wǎng)絡服務質量的價格策略Pi(Pi≥0，i=1,2,…,N)；用戶的策略是選擇接入一個網(wǎng)絡；三收益：當接入網(wǎng)絡i的服務質量價格為Pi時，接入網(wǎng)絡i后，用戶的收益函數(shù)定義為：Ri=Qi-αQiPi(4)上式中α表示成本因子，Qi表示網(wǎng)絡i的服務質量,Pi表示網(wǎng)絡i提供的單位服務質量的價格，由于該收益函數(shù)Ri可以幫助用戶選擇性價比較高的網(wǎng)絡，同時本發(fā)明采用區(qū)分等級的服務質量的量化方法來量化網(wǎng)絡i的服務質量Qi，可以避免某個網(wǎng)絡過度擁擠而導致的負載不均衡，由此可見該函數(shù)折中了用戶和網(wǎng)絡兩方面的利益，因此，本發(fā)明選擇該函數(shù)收益函數(shù)作為用戶接入網(wǎng)絡的判決函數(shù)，這樣既保證了用戶的利益又保證了網(wǎng)絡方的利益，最終實現(xiàn)共贏的目標；最優(yōu)服務質量，網(wǎng)絡i的服務質量Qi與單位服務質量價格Pi之間的函數(shù)關系可以由不同接入網(wǎng)絡的總效用函數(shù)來表示：式中，Q=（Q1,...,Qi,…,QM）為M個接入網(wǎng)絡的服務質量，Pi表示網(wǎng)絡i單位服務質量的價格，ρ（0≤ρ≤1）表示不同網(wǎng)絡之間的競爭因子，當ρ=0時表示網(wǎng)絡競爭激烈，它們所提供的服務無法替代，當ρ=1時表示網(wǎng)絡之間不存在競爭，網(wǎng)絡提供的服務完全可以替代，當0≤ρ≤1時表示M個不同的接入網(wǎng)絡之間提供服務的可替代程度，網(wǎng)絡i的最優(yōu)服務質量可以通過最大化不同接入網(wǎng)的總效用函數(shù)來實現(xiàn)，即將U（Q）對Pi求一階偏導數(shù)然后置0：聯(lián)合求解式（6）中的Qi（i=1,2，…，N），可得到最優(yōu)服務質量函數(shù)：非合作博弈模型的求解，由收益函數(shù)（4）和需求量函數(shù)（7）的關系可知，接入網(wǎng)判決函數(shù)可表示為價格的函數(shù)：其中，最佳價格函數(shù)可通過Ri(P)對Pi求導并使其等于0得到：整理得：通過（10）式可以求解出網(wǎng)絡i的最佳價格策略以此類推可以計算出因為各接入網(wǎng)絡的最佳價格函數(shù)是線性的，所以各個網(wǎng)絡的最佳價格是確定且唯一的，此時，用戶接入各個網(wǎng)絡的利益達到均衡值；當用戶在異構融合網(wǎng)絡中有多個網(wǎng)絡可以選擇時，用戶可以根據(jù)自己所處的具體場景選定一個合適的服務質量等級，然后通過區(qū)分服務等級的服務質量量化函數(shù)來量化不同接入網(wǎng)的服務質量，最后根據(jù)收益函數(shù)來選擇用戶收益最大的網(wǎng)絡；第三步，實驗仿真與數(shù)值分析本發(fā)明實驗仿真中假設異構融合網(wǎng)絡中有兩個類型不同的接入網(wǎng)，參數(shù)的設定如下：N=2，k=2，α=0.1，0.3≤ei≤0.8，0.3≤ρ≤0.6，i=1,2，圖5給出了價格與用戶收益的關系，其中圖（a）顯示了用戶接入網(wǎng)絡1的收益與該網(wǎng)絡的價格的關系，由圖（a）可見開始時用戶收益隨著價格的增加而增加，在到達某一價格后（即為網(wǎng)絡2的價格確定后，網(wǎng)絡1的最佳價格），最后隨著價格的增加而減少，這表示用戶選擇網(wǎng)絡時，并非是網(wǎng)絡制定的價格越低越好，而是在最佳的價格時用戶收益最大，從圖中我們還可以看到，用戶接入網(wǎng)絡1的收益隨著網(wǎng)絡2價格的增加也會增加，原因是用戶更傾向于選擇價格低的網(wǎng)絡，圖（b）顯示了用戶接入網(wǎng)絡2的收益與網(wǎng)絡1價格的關系，在網(wǎng)絡2的價格確定的情況下，用戶接入網(wǎng)絡2的收益隨著網(wǎng)絡1價格的增加而增加，同時還可以觀察到，網(wǎng)絡2的價格在適中時（0.3），用戶的收益會比在高價格策略（0.7）和低價格策略（0.1）時更高，即此時用戶有較高的幾率接入網(wǎng)絡2；圖6給出了在區(qū)分服務等級的情況下，不同等級服務質量與用戶收益的關系，圖中服務質量的等級分別為0.25和0.5，從圖中可以看出本發(fā)明提出的判決函數(shù)可以有效滿足用戶對不同等級服務質量的需求。本發(fā)明結合灰度關聯(lián)思想和機器人學習機制中的sigmoid函數(shù)建立了一個非單調性的網(wǎng)絡服務質量的量化模型，仿真表明，此模型更加符合實際異構融合網(wǎng)絡場景，根據(jù)用戶和網(wǎng)絡之間的非合作博弈模型，采用均衡用戶和網(wǎng)絡雙方利益的策略，通過求解非合作博弈模型，確定網(wǎng)絡優(yōu)化定價策略；數(shù)值仿真結果顯示，本發(fā)明提出的區(qū)分等級的服務質量統(tǒng)一量化模型可以有效地衡量異構網(wǎng)絡融合服務場景下的不同用戶的QoS需求，同時均衡網(wǎng)絡和用戶利益的網(wǎng)絡選擇算法為用戶接入網(wǎng)絡提供了判決依據(jù)，當網(wǎng)絡方采取最佳價格策略時，用戶獲得最大的利益。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。