22、物联网与智慧城市中的无线网状网络：机器学习助力资源共享

物联网与智慧城市中的无线网状网络：机器学习助力资源共享

在物联网和智慧城市的发展中，无线网状网络（WMN）扮演着至关重要的角色。然而，随着网络中通信实体数量的增加、服务质量（QoS）要求的提高以及诸如能量、频谱、计算内存等无线电资源的稀缺，WMN中的资源分配问题变得越来越复杂。机器学习（ML）算法为解决这些问题提供了有效的途径。

1. 机器学习通用步骤

机器学习在WMN中的应用通常遵循以下通用步骤：
1. 数据收集 ：收集大量的历史数据，包括节点数量、节点处的信道状态信息、每个节点的能耗等。
2. 特征选择 ：从历史数据的关键属性中创建特征向量。
3. 数据集划分 ：将所有特征向量随机划分为训练集和测试集。
4. 模型构建 ：使用学习算法分析数据中的相似性，通过解决优化问题构建预测模型。
5. 模型部署 ：将获得的模型部署到实际的无线网络场景中，并根据手头问题的解决方案进行预测。

下面是这些步骤的mermaid流程图：

graph LR
    A[数据收集] --> B[特征选择]
    B --> C[数据集划分]
    C --> D[模型构建]
    D --> E[模型部署]

2. 机器学习在WMN资源共享中的应用

在大型WMN中，资源分配是一个古老而复杂的问题