公开(公告)号：CN115357402B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211282973.X

申请日：2022-10-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 詹玉峰 ,  王家盛 ,  齐天宇 ,  翟弟华 ,  张元 ,  吴楚格 ,  夏元清

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/08 ,  G06N3/10 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种边缘智能优化方法和装置。本发明提供的边缘智能优化方法，基于模型参数、训练的轮数、通信时间、闲时CPU占用率和训练能耗构建环境的本轮状态，各个边缘设备根据本轮状态中的对应轮数信息参与联邦训练，采集本地模型参数、通信时间、闲时CPU利用率和训练能耗等信息，更新本轮状态，使得环境转移到下一个状态。边缘设备不断与环境进行交互，产生大量轨迹信息用于策略模型的更新，直至策略模型收敛，以根据每个设备的计算速度、训练能耗、通信时间，分配不同的联邦训练轮数，进而达到平衡计算异构和减少能耗开销的目的。

公开(公告)号：CN115357402A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211282973.X

申请日：2022-10-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 詹玉峰 ,  王家盛 ,  齐天宇 ,  翟弟华 ,  张元 ,  吴楚格 ,  夏元清

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/08 ,  G06N3/10 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种边缘智能优化方法和装置。本发明提供的边缘智能优化方法，基于模型参数、训练的轮数、通信时间、闲时CPU占用率和训练能耗构建环境的本轮状态，各个边缘设备根据本轮状态中的对应轮数信息参与联邦训练，采集本地模型参数、通信时间、闲时CPU利用率和训练能耗等信息，更新本轮状态，使得环境转移到下一个状态。边缘设备不断与环境进行交互，产生大量轨迹信息用于策略模型的更新，直至策略模型收敛，以根据每个设备的计算速度、训练能耗、通信时间，分配不同的联邦训练轮数，进而达到平衡计算异构和减少能耗开销的目的。