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公开(公告)号：CN116933893A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310924514.5
申请日：2023-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N20/00 , G06N5/04 , G06F9/50 , G06Q30/0217 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种无人机辅助联邦学习的方法，将车辆机动性、激励决策、迁移问题综合考虑。针对参与者不愿意无条件贡献他们的资源进行本地模型训练的问题，设计一种公平的激励机制和信任模型，以鼓励参与者上传可靠的模型更新，加入联邦学习任务。本发明针对车辆的移动性，提出了利用无人机服务迁移和无人机移动的双向机制来保证联邦学习任务的完整进行。同时考虑到用户车辆的参与意愿，本发明设计了基于博弈论的用户车辆激励方法，用户车辆和无人机能够制定相应决策，最大化各自的效用。
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