1. 研究目的与意义
随着信息技术的发展，通信行业的发展也日益迅猛。而随着5G、物联网等新一代通信技术的不断出现和发展，通信网络对于通信资源的需求也日益增长。通信资源是指在通信网络中的传输资源、处理资源和存储资源等，包括无线资源、频谱资源、网络带宽等。在高速发展的通信行业中，如何合理地利用这些通信资源是一个极具挑战性的问题。
通信资源分配是指将可用的通信资源分配给不同的用户或者服务，以满足不同的通信需求。然而，由于通信资源的非线性、非凸特性，以及网络环境的不稳定性和动态性，传统的通信资源分配算法已经不能满足当前通信网络的需求。因此，基于机器学习的资源分配算法成为了研究的热点。
针对当前通信网络资源分配问题，本课题旨在研究基于机器学习的多权重资源分配算法，以提高通信网络资源分配的效率和准确性。通过采用机器学习技术，能够从历史数据中学习通信网络中不同资源之间的关系，自动调整通信资源的分配，以达到最优的资源利用效果。同时，多权重资源分配算法可以考虑不同业务和用户的需求，充分发挥通信资源的效用，提高用户的满意度，也可以有效地减少网络资源的浪费。
2. 研究内容和预期目标
本课题的主要研究内容是基于有监督学习的多权重资源分配算法的改良。传统的有监督学习算法通常需要大量标记数据进行训练，然而在通信资源分配领域，标记数据的获取成本很高，因此我们希望通过半监督学习算法，充分利用未标记数据，减少标记数据的使用，提高算法的效率和准确性。
具体而言，我们将采用一种基于主动学习的半监督学习方法，结合多权重资源分配问题的特点，自适应地选择样本进行标记，从而提高算法的性能和减少训练所需标记数据的数量。
本课题的研究内容旨在改善传统的监督学习算法在通信资源分配问题中存在的不足，提高算法的效率和准确性，为实现更好的通信资源分配方案提供支持。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
数据预处理：获取真实的数据集并进行数据处理等预处理工作，保证数据质量和准确性。
模型构建：基于传统的有监督学习算法，设计并改良模型结构，针对多权重通信资源分配问题，引入半监督学习方法，提高模型的训练效率和泛化能力。
4. 参考文献
[1] F. Hussain, R. Hussain, A. Anpalagan and A. Benslimane, A New Block-Based Reinforcement Learning Approach for Distributed Resource Allocation in Clustered IoT Networks, in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 3, pp. 2891-2904, March 2020.
[2] M. Merluzzi, P. D. Lorenzo and S. Barbarossa, Wireless Edge Machine Learning: Resource Allocation and Trade-Offs, in IEEE Access, vol. 9, pp. 45377-45398, 2021.
[3] Y. Liu, Z. Zeng, W. Tang and F. Chen, Data-Importance Aware Radio Resource Allocation: Wireless Communication Helps Machine Learning, in IEEE Communications Letters, vol. 24, no. 9, pp. 1981-1985, Sept. 2020.
5. 计划与进度安排
3.01--3.20：熟悉相关技术和领域知识，收集和整理有监督学习算法在通信领域资源分配中的应用案例
3.21--4.30：开展课题内容，设计和实现基于半监督学习的多权重资源分配算法，调试和优化算法。
5.01--5.10：撰写毕设论文初稿并进一步优化算法。
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