随着物联网设备数量的爆炸式增长和神经网络技术的快速发展，如何在资源受限的分布式物联网环境中高效地执行复杂的计算任务成为了一个亟待解决的关键问题。
面向分布式物联网的神经网络任务分配策略设计与实现旨在通过智能化地将神经网络计算任务分配到合适的物联网设备或边缘节点上，从而提高任务执行效率、降低系统能耗、保障数据安全。
本文首先概述了分布式物联网和神经网络的基本概念，以及神经网络在物联网中的应用；接着，重点分析了面向分布式物联网的神经网络任务分配策略的研究现状，包括基于性能、能耗、延迟、安全等单一目标和多目标优化的任务分配策略，以及基于强化学习、博弈论、启发式算法等不同类型的神经网络任务分配算法；最后，总结了当前研究中存在的挑战和未来的研究方向。
关键词：分布式物联网；神经网络；任务分配；边缘计算；资源优化
#1.1分布式物联网分布式物联网是指将大量的物联网设备以分布式的方式进行组织和管理，通过相互协作完成复杂任务的物联网系统。
相较于传统的集中式物联网，分布式物联网具有更高的可扩展性、可靠性和容错性，能够更好地适应大规模、动态变化的应用场景。
#1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元interconnected组成，能够通过学习数据中的模式来进行预测和决策。
近年来，深度学习技术的兴起使得神经网络在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了突破性进展，并开始被广泛应用于物联网领域。
#1.3神经网络任务分配在分布式物联网环境下，神经网络任务分配是指将一个完整的神经网络计算任务分解成多个子任务，并将其分配到不同的物联网设备或边缘节点上执行的过程。
合理的任务分配策略能够有效地利用分布式物联网的计算资源，提高任务执行效率，降低系统能耗。
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