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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种异构车联网中高效的联合计算方法，属于车联网分布式计算领域。该方法包括：中心服务器初始化基本信息；评估资源受限客户端车辆；选取本轮参与训练的客户端车辆；匹配协同计算服务车辆；服务器下发全局训练模型；客户端协同计算局部模型；客户端上传局部模型；服务器聚合更新全局模型；反复迭代训练，直至模型收敛。本发明提出协同车辆最优匹配方法，通过量化分析车辆共同路径以及训练时延，为客户车辆匹配与之路径相似且性能较优的服务车辆进行协同计算，最大化计算效率的同时缓解车辆移动性对协同计算的影响。
主权项：1.一种异构车联网中高效的联合计算方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、中心服务器初始化基本信息；S2、评估资源受限客户端车辆；S3、选取本轮参与训练的客户端车辆；S4、匹配协同计算服务车辆；S5、云服务器将最新的全局模型下发至边缘服务器，边缘服务器进一步下发全局模型至区域内参与本轮训练的客户车辆，客户车辆将模型分区并传输服务侧模型至服务车辆。S6、客户端协同计算局部模型；S7、客户车辆与服务车辆将训练更新后的局部模型上传至边缘服务器；S8、边缘服务器收集来自客户车辆更新的局部模型，进行边缘级的聚合更新，聚合完成后上传模型至云服务器聚合更新全局模型；S9、反复迭代训练，直至模型收敛；迭代期间若某服务车辆断开，则通过S4步骤为客户车辆重新匹配服务车辆。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种异构车联网中高效的联合计算方法
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