[发明专利]无线边缘网络中有效联邦学习的最小-最大代价优化方法有效
| 申请号： | 202110358311.5 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113194489B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 冯杰;田静怡;裴庆祺;刘雷 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W52/34;H04W72/04;G06N20/20 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 何畏 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于通信技术领域，公开了一种无线边缘网络中有效联邦学习的最小‑最大代价优化方法，通过局部精度、子载波分配、发射功率分配和计算资源分配的联合优化，以达到无线边缘网络中有效联邦学习的最佳性能；其中，子载波分配和功率分配采用拉格朗日对偶分解法，CPU周期频率采用启发式算法，通过迭代算法获得局部精度。为了降低直接求解问题的计算复杂度，本发明将原问题分解为若干个子问题进行求解并设计了高效的算法。仿真结果表明，本发明所提出的算法具有良好的收敛性能，能够在能量消耗和学习时间之间实现折衷，并且在成本方面能够为所有智能设备提供公平性，并通过与现有方案的比较，本发明能够在能量消耗和学习时间之间实现折衷。 | ||
| 搜索关键词： | 无线 边缘 网络 有效 联邦 学习 最小 最大 代价 优化 方法 | ||
【主权项】：
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