近日，由我校图文信息中心重电泛在无线网络研究所邹赛教授课题组在无线接入网络优化研究取得的最新成果“ResourceMulti-Objective Mapping Algorithm based on Virtualized Network Functions: RMMA”（DOI: https://doi.org/doi:10.1016/j.asoc.2018.01.028），被计算机跨学科应用的国际顶级期刊《AppliedSoft Computing》录用并在线发表。该期刊由Elsevier出版发行，2017年的影响因子为4.81、被列为中科院JCR二区期刊。

现有无线接入网络体系存在“静态”和“僵化”等弊端，难以满足当今社会通信中要求灵活性、移动性、智慧化的需求。本文主要是针对无线异构接入网络中物理资源多目标分配问题。首先建立无线异构接入网络虚拟资源多目标映射数学模型。接着，采用动态差分演化算法对所提出的多目标数学模型转化为单目标模型求解。在求解过程中，通过机器学习算法动态调整各目标函数的权值，从而实现在不同的负载情况下多目标优化的值接近于各单个目标优化的值。接着从时间复杂度、收敛性、正确性等方面对这个方法进行理论分析。最后，通过仿真实验对这个方法进验证。从实验结果可以看出，本文所提出的方法能够满足无线异构接入网络动态性、灵活性需求。  

本文主要贡献为：

(1) 把虚拟化思想引入到无线接入网络中，建立了网络吞吐量，用户QoE，网络能量消耗等多目标数学模型。

(2) 采用动态差分演化算法对所提出的多目标数学模型求解。在求解过程中通过机器学习算法动态调整各目标函数的权值，从而实现多目标优化的值接近于各单目标优化的值。

(3) 通过马尔可夫模型及仿真实验对所提的算法时间复杂度、收敛性、正确性等进行了分析。

重电泛在无线网络研究所是2017年由原信息化处邹赛教授领衔、网络技术部成员为主要团队成员经学校遴选立项的校级科研平台。课题组结合工作实际开展信息技术研究，并以研究推动工作实践。