在本文中，我们首先提出了一种基于接收信号强度（RSS）的单属性切换决策算法，并研究了基于连接寿命的切换决策模型，该模型可以使移动终端（MT）在首选网络中保持足够长的时间。由于不同MT的首选服务质量（QoS）参数可能不同，因此我们将垂直切换决策问题公式化为马尔可夫决策过程，目的是最大化预期的总回报并最小化平均切换次数。构建奖励函数以评估每个连接期间的QoS，并以迭代方式应用G1和熵方法，由此我们可以制定出固定的确定性切换决策策略。数值结果证明了我们提出的方案与其他现有算法相比的优越性。

异构无线网络中基于马尔可夫的垂直切换决策算法

为了解决该问题，现有的车载异构无线网络垂直切换算法不考虑网络状态的多样性，提出了一种基于马尔可夫过程的优化垂直切换算法。 该算法考虑到可用网络的状态转换将影响车辆终端通信服务的服务质量（QoS）。 首先，通过转移概率的决策，使用马尔可夫过程预测无线网络状态的变化。 然后通过模糊逻辑方法确定评估参数的权重。 最后，通过比较每个无线网络的总收入，包括越区切换决策收入，越区切换执行收入和越区切换后的通信服务收入，将选择最佳网络到越区切换。 仿真结果表明：与现有算法相比，所提出的算法能够获得更高的负载均