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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

摘要：本发明提供了一种终端协同中继辅助的多维资源联合优化方法、系统及存储介质，包括联邦学习模型训练步骤、掉队终端的判别步骤、联合优化步骤；联邦学习模型训练步骤包括初始配置步骤、全局模型广播步骤、本地模型训练步骤、模型参数上传步骤、全局模型聚合步骤；联合优化步骤包括功率频率联合优化步骤、掉队终端‑中继终端关联步骤。本发明的有益效果是：本发明解决了无线联邦学习系统中的“掉队终端”判别、中继终端的选择与关联、计算和通信资源的联合优化等问题，提升了终端成功参与率、改善模型训练性能、最小化终端能耗。

主权项：1.一种终端协同中继辅助的多维资源联合优化方法，其特征在于，包括联邦学习模型训练步骤、掉队终端的判别步骤、联合优化步骤；联邦学习模型训练步骤包括初始配置步骤、全局模型广播步骤、本地模型训练步骤、模型参数上传步骤、全局模型聚合步骤；初始配置步骤：服务器与终端协同进行信道感知、掉队终端识别、掉队终端-中继终端关联、资源分配的配置；全局模型广播步骤：服务器将初始全局模型参数或更新后的全局模型参数广播至所有参与联邦学习的终端；本地模型训练步骤：终端基于私有数据对接收到的全局模型进行训练；模型参数上传步骤：终端将本地训练后的模型参数通过无线衰落信道上传至中央服务器；全局模型聚合步骤：在所有终端完成模型参数上传或等待时间超过最大时间门限Tmax之后，中央服务器进行全局模型参数聚合，模型参数聚合完成后，全局模型得到更新；掉队终端的判别步骤：中央服务器为每轮全局迭代设定最大等待时间门限值，要求终端的本地训练和参数上传时间不超过Tmax；本地训练和参数上传时间超过Tmax的终端将被中央服务器丢弃，不参与本轮全局模型聚合；联合优化步骤：终端i在一轮全局迭代中的计算和通信能耗表示为 其中，为终端i的计算能耗，为终端i向中央服务器上传模型参数的传输能耗，为终端i将其本地模型参数传输至终端r所需要的通信能耗，μi,r用于表示终端i与终端r之间是否关联，若μi,r＝1则表示终端r为掉队终端i的中继终端，否则μi,r＝0；终端i在一轮全局迭代中的计算和通信时间表示为 和分别表示终端i将其本地模型参数传输至服务器和终端r所需要的通信时间，Ticomp为终端i的计算时间，以最小化终端的平均能耗为目标，联合优化“掉队终端-中继终端”关联终端计算频率终端传输功率其中，表示所有掉队终端的索引集合，表示所有终端的集合。

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