Оптимизация беспроводных сетей с помощью алгоритмов искусственного интеллекта

С развитием беспроводных технологий и увеличением числа подключенных устройств возникает острая необходимость в повышении эффективности функционирования беспроводных сетей. Одним из перспективных направлений решения этой задачи является применение алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), позволяющих адаптивно управлять ресурсами сети в условиях изменяющейся среды и разнообразных пользовательских запросов. В данной работе проведён анализ существующих алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, применимых для управления ресурсами беспроводных сетей, включая методы регрессии, классификации, кластеризации и reinforcement learning. Представлены преимущества и недостатки каждого подхода, а также обоснован выбор наиболее релевантных и доступных моделей для практической реализации. Особое внимание уделено возможности динамического управления шириной канала, распределению частотных диапазонов и снижению интерференции за счёт прогнозирования трафика и состояния сети. Показано, что внедрение ИИ-алгоритмов позволяет значительно повысить качество обслуживания (QoS) и удовлетворённость пользователей, особенно в условиях высокой плотности устройств и нестабильности сигнала. Работа может служить основой для дальнейших исследований и разработки прототипов адаптивных беспроводных сетей нового поколения.