一种基于边缘设备的联邦学习方法、装置、服务器及介质

    公开(公告)号:CN118551864B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410993593.X

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本申请公开了一种基于边缘设备的联邦学习方法、装置、服务器及介质,该方法包括:获取集群中边缘设备的选中个数、计算功耗和传输功耗,根据选中个数、计算功耗、传输功耗以及预设的总功耗生成模型,生成集群对应的总功耗;将最小的总功耗对应的集群标记为目标集群;向目标集群的多个边缘设备发送上传指令;获取边缘设备基于上传指令返回的本地模型参数,将多个本地模型参数进行聚合,得到更新参数,将第一全局模型的初始参数修改为更新参数,将使用更新参数的第一全局模型设置为第二全局模型;当损失值小于预设值时,将第二全局模型设置为电力系统的电量预测模型,生成电量预测模型的整体评估值。本申请有利于提高电量预测模型的预测效率。

    一种云际计算环境中的混合工作流调度方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117519927A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311451676.8

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种云际计算环境中的混合工作流调度方法、系统及介质,本发明方法包括输入工作流图以及云际资源拓扑图,将服务集合中每一个服务在基准虚拟机上运行得到所需资源的参考概况;从解空间中随机生成多个分配方案作为初始方案,根据参考概况和混合工作流的成本和时间模型计算每一种分配方案的总成本和总时间,使用多目标优化方法迭代获取总时间短且总成本低的分配方案,得到服务集合中每个服务所部署的虚拟机集合。本发明能根据云际环境中多个云服务提供者提供的资源情况为用户提交的混合工作流分配资源,充分利用不同云服务提供者提供服务的差异性满足用户需求且降低用户成本,并且能动态适应数据量突变情况,避免性能下降和资源浪费。

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