基于組合權重和多屬性決策的異構網絡接入算法

李遠彤 石振剛

摘要：為提高異構網絡的接入性能，提升用戶體驗，文章提出了一種基于組合權重和多屬性決策的異構網絡接入算法，該算法可以根據用戶業務特性的不同，使用熵權法和模糊層次分析法（FAHP）分別計算網絡屬性的主觀權重和客觀權重，然后根據組合權重，使用VIKOR計算網絡的最后分值，將網絡排序，進行了異構無線網絡的接入。最后進行了所提算法與其他3種算法（Entropy-FAHP-SAW、Entropy-FAHP-MEW及Entropy-FAHP-TOPSIS）的對比仿真實驗，結果表明，算法在保障業務用戶Qos的基礎上，降低了網絡的切換次數、切換失敗，減少了乒乓效應，提高了接入判決的服務質量。

關鍵詞：異構網絡??熵權法??模糊層次分析法??VIKOR

中圖分類號：TN92?????文獻標識碼：A

The?Heterogeneous?Network?Access?Algorithm?Based?on?Combined?Weights?and?Multi-Attribute?Decision-Making

LI?Yuantong?SHI?Zhengang*

（School?of?Information?Science?and?Engineering，?Shenyang?Ligong?University，?Shenyang，?Liaoning?Province，?110159?China）

Abstract：?In?order?to?improve?the?access?performance?of?heterogeneous?networks?and?improve?user?experience，?this?paper?proposes?a?heterogeneous?network?access?algorithm?based?on?combined?weights?and?multi-attribute?decision-making.?This?algorithm?can?use?the?entropy?weight?method?and?FAHP?to?respectively?calculate?the?subjective?weights?and?objective?weights?of?network?attributes?according?to?different?user?service?characteristics，?and?then?uses?VIKOR?to?calculate?the?last?score?of?the?network?according?to?combined?weights，?sort?the?network，?and?access?heterogeneous?wireless?networks.?Finally，?the?comparison?and?simulation?experiments?of?the?proposed?algorithm?and?other?three?algorithms?（Entropy-FAHP-SAW，?Entropy-FAHP-MEW?and?Entropy-FAHP-TOPSIS）?are?carried?out.?Results?show?that?the?algorithm?reduces?the?number?of?network?switching?times?and?switching?failures，?reduces?the?ping-pong?effect?and?improves?the?service?quality?of?access?judgment?on?the?basis?of?ensuring?Qos?for?service?users.

Key?Words：?Heterogeneous?networks;?Entropy?weight?method;?Fuzzy?analytic?hierarchy?process;?VIKOR

在異構網絡環境中，不同的無線接入技術在覆蓋、帶寬、安全性、成本和服務質量（QoS）等是不同的[1]，即使是相同架構的網絡之間也可能存在差異，為了始終保持最佳連接，移動終端必須在不同技術的網絡之間切換，如何保障用戶接入的網絡的服務質量已成為熱點話題。很多專家學者對此進行了大量的研究，梁根[2]在其論文中充分考慮了網絡用戶的特征，結合熵值法和模糊層次分析進行異構無線網絡接入，能夠有效減少用戶的切換次數，但未充分考慮負載情況。XIAO?K與LI?C[3]提出了一種基于改進的TOPSIS方法的網絡選擇算法，該方法使用曼哈頓距離代替歐幾里得距離和熵方法來確定目標權重。該研究表明，在切換次數的平均值方面，所提出的算法比其他基于主觀的算法提供了最佳的性能，但沒有充分考慮業戶特性。馬彬、王雙雙和陳海波[4]提出區間二型模糊神經網絡來作為網絡切換的主框架，能夠保障在時間開銷較低的情況下，降低切換錯誤概率。但未充分考慮負載情況，也容易造成網絡阻塞。根據上述文獻分析，文章采用基于組合權重和多屬性決的異構網絡接入算法來進行異構網絡的接入選擇。

1?算法描述

文章分別使用熵權法計算網絡屬性的客觀權重和FAHP計算網絡屬性的主觀權重，通過簡單加權法得到組合權重。最后使用VIKOR計算各候選網絡的分值，進行排序，選擇合適的網絡接入。

熵權法（Entropy?Weighting?method）是一種可以用于多對象、多指標的評價方法，文章中用來計算網絡屬性客觀權重。網絡屬性參數的變化對網絡整體性能的影響大小決定客觀權重大小，其具體步驟如下所示。

（1）構造歸一化矩陣，在本文中，有m個候選網絡，n個網絡屬性標準，rij表示第i個網絡的第j個網絡屬性的標準化值，表示第i個網絡的第j個網絡屬性的原始值。表達式為

其中i=1，2，…m；j=1，2，…n。在本章中，m=3，n=5。

（2）計算第j個網絡屬性的熵定義為：

其中，。

（3）根據所得到的信息熵，獲得的屬性權重表達式為：

其中，j=1，2，…n。

FAHP是一種系統分析方法。將傳統AHP和模糊思想相結合，建立起一致性兩兩對比矩陣[5]，提高了判決的可靠性。FAHP是將問題分成多個層次，逐步分析得出最后結果，具體實施如下。

步驟1：分析網絡中各因素之間的關系，將問題分析分為三層，目標層、屬性層、候選層，目標層為最合適接入的網絡，屬性層為不同的網絡屬性，候選層為可能接入的網絡，其具體層次如圖1所示。

步驟2：根據相關文獻[2]，根據兩個屬性的相對重要程度構造判決矩，則得到模糊一致矩陣，n代表網絡屬性標準數量，矩陣重要程度如表1所示。

為了兼顧各種評價方法的優勢，通過簡單加權法建立起組合賦權的模式，表達式為

（6）

式中，t值可以根據需要動態調整，文中t=0.5。

折中妥協法（VIKOR）意為多準則優化和折中解決方案。該方法考慮到了標準存在沖突的情況，在多準則決策（MCDM）的折中規劃思想的基礎上，引入了多標準排名指數方法從一組備選方案中進行排序和選擇，避免了雖然總體排序在前，個別指標很差的情況[6]，該排序方法的各個步驟如下。

（1）計算歸一化值：計算網絡的歸一化值，當xij是第i個選項和第j個維度的原始值時，公式如下：

（7）

（2）找到正理想解和負理想解來計算Si和Ri該步驟是計算從每個屬性值到正理想解的距離，然后求和以獲得最終值。

這里，表示參數j的組合權重。代表群體效益值，代表個別遺憾度。

（3）計算所有決策方案的折中值，計算公式如下。

其中，，v是折中系數，，v近似0.5時，表示根據同時追求群體效用最大化和個別遺憾最小值制定決策。

（4）對決策方案進行排序。當滿足以下條件時，按對備選方案進行排序：值越小，備選方案的決策越好。

條件一：

式中，B代表值所選擇的排序最高的方案，A為值所選擇的排序第二的方案。為備選方案的數量。

條件二：為得到的排序第一的方案的S值和R值要同時優于其他方案的S值和R值。

2?仿真實驗和分析

為了分析該方案的性能并驗證其優越性，將算法與Entropy-FAHP-SAW、Entropy-FAHP-MEW及Entropy-FAHP-TOPSIS進行對比分析。

下文論述了LTE、WLAN或WiMAX3種網絡覆蓋的異構網絡場景，如圖2所示。

所參與判決的網絡屬性時延、抖動、丟包率、負載和成本的值如表2所示。這些準則的值隨機生成，并且每個屬性在最大值和最小值之間變換取值，此操作重復200次。對會話、交互、流媒體、背景4種業務類型進行仿真。

圖3、圖4所示分別為4種算法在4種不同的業務下的切換次數與切換失敗的平均值對比。從圖中總體來看，在所有業務類別中，Entropy-FAHP-VIKOR算法的切換次數均低于其他算法，分別66、34、70、74次，Entropy-FAHP-VIKOR算法也把切換失敗的風險降低了。

圖5顯示了4種算法出現的乒乓現象切換率對比。我們可以看到，基于Entropy-FAHP-VIKOR算法在會話、交互、流媒體和背景中分別以16%、20%、19%和22%的值減小乒乓效應。

3?結語

文章詳細介紹了所提出的異構網絡接入算法，并通過仿真結果表明，在不同業務類型進行網絡接入時，該算法有效地降低了網絡切換次數、切換失敗的次數，以及減少了乒乓效應的出現。在未來的工作中，可以嘗試使用其他的權重計算方法，并且可以通過調整綜合權重方法來改進算法。

參考文獻

Alwarafy?A，Abdallah?M，Ciftler?B?S，et?al.Deep?Reinforcement?Learning?for?Radio?Resource?Allocation?and?Management?in?Next?Generation?Heterogeneous?Wireless?Networks：?A?survey[J].arXiv?preprint?arXiv：2106.00574，2021.

梁根.異構無線網絡接入選擇關鍵技術研究[D].廣州：華南理工大學，2019.

[3]?XIAO?K，?LI?C.?Vertical?handoff?decision?algorithm?for?heterogeneous?wireless?networks?based?on?entropy?and?improved?TOPSIS[C]//2018?IEEE?18th?International?Conference?on?Communication?Technology?（ICCT）.IEEE，2018：706-710.

[4]?馬彬，王雙雙，陳海波.基于區間二型模糊神經網絡的垂直切換算法[J].電子學報，2021，49（5）：928-935.

蘇榮昕.基于FAHP的異構無線網絡垂直切換算法研究[D].長春：吉林大學，2022.

儲冉，王懷秀，王亞慧.基于熵權與灰關聯度定權的VIKOR多準則綜合評價研究[J].現代電子技術，2018，41（24）：162-166，169.