公开(公告)号：CN119004246A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410879467.1

申请日：2024-07-02

Applicant: 北京邮电大学 ,  国网冀北电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  王凯亮 ,  张东辉 ,  吴鑫 ,  刘虓 ,  于然 ,  王宣元 ,  魏思涵 ,  任建伟 ,  李信 ,  金燊 ,  鲁杰 ,  门宝霞 ,  周国亮 ,  于蒙 ,  张姣姣

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供一种基于自适应联邦学习的设备选择方法和装置，其中，方法包括：以当前轮次联邦训练选取的边端设备节点的数量最大化为目标，建模多臂老虎机MAB问题，基于当前轮次联邦训练的预设资源利用率阈值、预设时间阈值和预设设备数量阈值确定约束条件；确定每一边端设备节点的性能参数预测值、下载速率、上传速率、当前本地数据量和本地模型测试精度，提取得到每一边端设备节点的性能特征向量，性能参数预测值包括训练时间预测值和资源利用率预测值；基于每一边端设备节点的性能特征向量，在约束条件下，对MAB问题进行求解，确定当前轮次联邦训练的最优设备选取方案。本发明提高了联邦训练的效率和成功率，降低了算力和通信资源开销。