1. 本选题研究的目的及意义
随着物联网技术的快速发展，海量的传感器和智能设备被广泛应用于各个领域，产生了爆炸式增长的数据量。
为了有效地处理和分析这些数据，神经网络模型成为了首选方法之一，展现出强大的学习和预测能力。
然而，传统的集中式神经网络训练方式在面对大规模物联网数据时面临着计算资源受限、通信开销巨大、隐私泄露风险等挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，面向分布式物联网的神经网络任务分配策略研究受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在面向分布式物联网的神经网络任务分配策略方面开展了一系列研究，并在任务分配算法、资源优化、隐私保护等方面取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.分布式物联网与神经网络概述:介绍分布式物联网的架构特点、神经网络的基本概念和分类，以及面向物联网的神经网络应用场景，并对神经网络任务分配问题进行描述。
2.面向分布式物联网的神经网络任务分配策略:研究不同类型的任务分配策略，包括基于性能的策略、基于能耗的策略、基于延迟的策略、基于安全性的策略以及混合式策略，分析各种策略的优缺点和适用场景。
3.神经网络任务分配算法设计:设计具体的神经网络任务分配算法，例如基于强化学习的任务分配算法、基于博弈论的任务分配算法、基于启发式算法的任务分配算法等，并对算法的性能进行理论分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:对分布式物联网和神经网络的相关理论进行深入研究，分析神经网络任务分配问题的特点和挑战，为后续研究奠定理论基础。
2.算法设计阶段:针对分布式物联网的特点和神经网络任务分配需求，设计高效、可靠、安全的任务分配策略和算法。
3.仿真实验阶段:构建面向分布式物联网的神经网络任务分配仿真平台，利用真实数据集或模拟数据集对所提出的任务分配策略和算法进行性能评估，分析不同参数设置对系统性能的影响。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：
1.提出一种面向分布式物联网的混合式神经网络任务分配策略:该策略综合考虑性能、能耗、延迟、安全性等多个因素，实现任务分配的多目标协同优化。
2.设计一种基于深度强化学习的神经网络任务分配算法:该算法能够自适应地学习环境状态和奖励函数，动态调整任务分配策略，提高资源利用率和模型训练效率。
3.构建一个面向分布式物联网的神经网络任务分配仿真平台:该平台能够模拟真实的物联网环境，为任务分配策略和算法的性能评估提供可靠的实验环境。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张文博,曾鹏,王怀磊,等.边缘计算环境下基于深度强化学习的任务卸载算法[J].计算机学报,2021,44(10):2173-2187.
[2] 李林,王晓峰,张宏科,等.面向边缘计算的物联网数据协同处理技术综述[J].软件学报,2020,31(02):307-325.
[3] 王俊峰,李欣,郭亚男,等.基于SDN的物联网设备协同安全机制[J].计算机研究与发展,2020,57(09):1969-1981.
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