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异构网络垂直切换决策研究的中期报告
该研究旨在探讨异构网络垂直切换决策的优化方法，以提高网络性能和资源利用率。本篇中期报告主要介绍已经完成的工作和未来的计划。
已经完成的工作包括以下几个方面：
1.异构网络垂直切换决策模型的建立：根据异构网络的特点，我们将网络节点分为三类，分别是普通节点、高速节点和边缘节点。每个节点的资源利用效率和传输速率是不同的，因此我们建立了一个切换决策模型，以最大化网络性能和资源利用率。
2.垂直切换算法的设计：在建立模型的基础上，我们提出了两种垂直切换算法：基于规则的算法和基于Q学习的算法。前者是根据预定义的规则进行决策，后者是通过学习过程不断改进的。
3.算法性能的实验评估：我们对提出的两种算法进行了实验评估，结合网络拓扑和工作负载等因素，比较了算法在不同情况下的性能指标，包括网络吞吐量、节点利用率和延迟等。
4.论文撰写：最后，我们将已经完成的工作整理成论文，提交至国际学术会议上发表。
未来的计划包括以下几个方面：
1.进一步改进垂直切换算法：基于现有算法的优点和缺点，我们将继续精化算法，进一步提高其性能。
2.进行更加全面的实验评估：现有的实验评估主要考虑了局部情况，下一步我们将考虑更加全面的情况，尤其是在大规模网络和复杂负载情况下的性能评估。
3.探索其他优化方案：除了垂直切换，还有其他一些优化方案，例如动态路径选择和负载均衡等，我们将进行进一步探索，比较各种方案的优缺点。
4.完善论文：最后，我们将完善已经撰写的论文，收集相关文献和评审意见，进一步提高论文品质和学术价值。