负载均衡问题,即将负载分摊到多个操作单元上进行执行。随着无线移动通信的发展,网络结构趋于异构化,基站负载不断增加,负载均衡问题作为一个长期存在的问题,日益凸显其重要性。过去提出的算法,对于下一代移动通信中LTE、Wi-Fi、WiMAX等多种网络共存的异构网络适应性较低,所以有必要研究新的负载均衡算法。针对异构网络下的接入选择问题,提出了基于SDN和效用函数的负载均衡算法(Load Balance Mechanism in Heterogeneous Network based on Utility Function,LBUF),LBUF应用了Sigmoid效用函数和乘法组合多元效用函数,根据用户对网络性能的需求,计算各个网络的效用值,根据自适应方差阈值选择出一个既适合用户接入又能维持负载均衡的网络。仿真实验表明,在低负载情况下,算法能将用户直接接入效用值最高的网络,而在高负载情况下根据当前负载情况选择最合理的网络接入。针对基站与WiFi接入点共存网络下的负载均衡和流量卸载问题,提出了基于仿生模型和用户体验的异构网络负载均衡算法(Bio-Inspired and User-Experience Preferred based Load-Balance Algorithm for Heterogeneous Network,BIUE),BIUE首先根据Kuramoto同步模型平衡相邻基站间的负载压力,之后根据效用函数模型和凸优化求解得到基站向接入点卸载流量的具体值。仿真实验表明,算法能迅速平衡并降低高负载基站的压力,并在集中过载、分散过载、突发过载等情况下性能良好。最后,在Mininet和ONOS上对上述两种算法进行了初步验证,证明了算法的可行性和有效性。