具有高速数据处理能力的智能移动设备的普及,使得移动计算所需要的流量呈现爆发式的增长。同时由于经济、技术和政策的原因,采用不同技术和标准的RAT(Radio Access Technology,无线接入技术)将长期共存,这就形成了具有多种RAT的异构系统,即HWN(Heterogeneous Wireless Networks,异构无线网络)。HWN的目的之一就是使移动终端能够享受到最佳的Qo S(Quality of Service,服务质量),而网络选择就是实现这一目的的关键途径,也是本文的主要研究内容。本文对现有的无线网络选择算法进行了研究和总结,并结合当前多模终端的特点,提出了两种适用于多服务多模终端的网络选择算法和一种适用于单服务多模终端的网络选择算法。第一种算法综合考虑了用户、服务以及网络三个方面的因素,并结合FAHP(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,模糊层次分析法),TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions,逼近理想解排序法),Entropy和效用函数技术来为多服务多模终端选择最合适的网络。使用FAHP和Entropy分别获得服务特征和网络决定的权重。然后使用不同的效用函数根据服务的需求对网络属性进行规范化,最后使用群组决策综合多个服务,根据TOPSIS获得的网络得分和阈值选择最合适的网络。第二种算法是基于协同学和最大熵原理的网络选择算法。将终端的每一个服务看做一个子系统,终端作为一个复合系统,将每个网络下服务的效用值作为子系统的序参量,即每个子系统对复合系统的贡献总和,将系统熵作为复合系统的协同度。最后根据最大熵原理选择最优网络。第三种算法结合GRA(Grey Relational Analysis,灰色关联度分析法)算法的核心理念,提出了基于相对熵的异构无线网络选择算法。同时为了避免逆序问题,采用绝对正理想解替代正理想解,计算候选网络与绝对正理想解的相对熵,从而选择最佳的网络。仿真结果表明这三种算法都能够做出合适的网络选择。第一种和第二种算法都能够获得比其他算法更好的Qo S,同时第一种算法能够有效的减少乒乓效应。第三种算法能够避免逆序问题,并解决贴近度计算不合理的问题。三种算法都具有良好的稳定性,可以选择出最符合当前终端服务需求的网络。