[发明专利]一种基于动态契约理论的车联网联邦学习激励方法在审
| 申请号： | 202210331207.1 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114647982A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 陈俣欣;刘园 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06F111/04;G06F111/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态契约理论的车联网联邦学习激励方法，涉及联邦学习领域；采用了联邦学习架构，使数据在本地进行训练，保障了数据的隐私和安全。在采用联邦学习架构的基础上，为联邦学习服务器和车联网客户端建立了两期动态契约激励机制，在非对称信息的情况下，最大化联邦学习服务器的效用，使车联网客户端选择和自身私有信息相对应的契约，当车联网客户端选择和自身类型相对应的契约时，车联网客户端获得的效用最高。在长期合作下，考虑了车联网联邦学习的私有信息的动态变化，采用了动态契约激励机制，更适用于联邦学习服务器和车联网边缘设备之间的长期合作，在动态契约激励机制下，联邦学习服务器和车联网边缘设备会获得更高的收益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 契约 理论 联网 联邦 学习 激励 方法 | ||
【主权项】：
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