作者：李新炜分层异构网络信息交互过程
摘要：对分层异构网络信息交互效率进行优化，可提高分层异构网络信息的处理效率。通过构建归一化函数建立分层异构网络信息选择博弈模型，定义最大化网络满意效用与最大化势能函数，才能对分层异构网络信息交互效率进行优化，但是传统方法通过先对不同的信息源进行定位，将空域和时域信息融合于分层异构网络信息交互中完成效率优化．但是不能准确构建归一化函数，无法通过建立信息选择博弈模型计算满意效用与最大化势能函数，降低了交互效率。提出基于博弈学习的分层异构网络信息交互效率优化方法。上述模型先将博弈理论引入到分层异构网络信息交互过程中．利用归一化函数表征不同微蜂窝之间的异构需求，将网络满意效用定义为全部的微蜂窝满意效用之和，构建异构信息选择博弈模型．定义最大化网络满意效用与最大化势能函数，并融合粒子群方法对分层异构网络信息交互效率进行优化。仿真结果表明。所提模型可准确计算网络最大化满意效用，建模精确度高，对分层异构网络中能效信息交互效率的提高具有指导意义。
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