[发明专利]一种面向电力移动边缘计算的高扩展性联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310386448.0 | 申请日： | 2023-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN116455898A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 杜海舟;倪诚栋 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;H04L67/1095;H04L67/12;G06N3/045;G06N3/092;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 周局 |
| 地址： | 201306 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种面向电力移动边缘计算的高扩展性联邦学习方法。针对移动边缘计算在电力行业的可扩展性难题，本发明通过部署多台相互合作的边缘服务器来提升系统的可扩展性。其中，本发明具有两个全新特征：1)它能够对每台工作设备的本地模型更新次数进行自适应决定；2)它能够动态调整工作设备和边缘服务器之间的模型同步传输。通过上述两点特性，本发明设计了一种控制机制。它由两个关键模块组成：基于强化学习技术在边缘服务器端实现自适应迭代次数制定模块；基于激励机制在工作设备端实现工作设备与边缘服务器的动态选择模块。该发明相比以往方法能有效提升电力移动边缘计算领域的可扩展性，拥有更高的模型精度和更低的能量开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 电力 移动 边缘 计算 扩展性 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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