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I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
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