[发明专利]一种基于联邦学习的车联网多维资源分配方法及系统有效
| 申请号： | 202211002744.8 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115080249B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 石宁;白光伟;吴赟寒;沈航;钟亮亮 | 申请（专利权）人： | 南京可信区块链与算法经济研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00;H04L67/12 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;占园 |
| 地址： | 210031 江苏省南京市中国（江苏）自由*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于联邦学习的车联网多维资源分配方法及系统，所述方法包括：获取若干个MEC服务器发送的模型数据；所述MEC服务器配置在不同地理区域的基站内；所述模型数据为MEC服务器根据所处地理区域内的所有车辆反馈的车辆性能参数，采用本地模型训练得到；将获得的模型数据聚合处理，得到全局模型参数；发送所述全局模型参数至反馈所述模型数据的MEC服务器；获取MEC服务器反馈的多维资源消耗量预测值；所述多维资源消耗量预测值为MEC服务器根据所述全局模型参数对单位时间内消耗的多维资源量进行训练得到；根据所述多维资源消耗量预测值确定对各个MEC服务器的资源分配值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 联网 多维 资源 分配 方法 系统 | ||
【主权项】：
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