[发明专利]一种基于DDPG算法选择车辆的异步联邦优化方法在审
| 申请号： | 202310038329.6 | 申请日： | 2023-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN116055489A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 吴琼;王思远 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;H04L67/12;H04W4/40;H04W28/22;H04W28/20;H04W28/18;H04W4/44 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 陈华红子 |
| 地址： | 214000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于DDPG算法选择车辆的异步联邦优化方法，包括根据车辆自身传输速率、可用计算资源大小以及车辆位置设定时隙t的系统状态、动作以及奖励；根据时隙t的系统动作对参与训练的车辆进行选择，得到被选择的车辆；所述被选择的车辆利用本地数据进行本地训练得到对应的本地模型；考虑训练时延对车辆训练出的本地模型造成的迟滞性影响，对本地模型进行权重优化，得到权重优化后的本地模型；训练完的车辆将权重优化后的本地模型异步上传到路边单元处进行异步联邦聚合，通过多轮重复训练，最终路边单元得到全局模型。本发明方法计算简便，系统模型合理，仿真实验验证了该方法在车辆环境下能够得到较高的全局模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ddpg 算法 选择 车辆 异步 联邦 优化 方法 | ||
【主权项】：
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