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摘要：本发明公开了一种基于三阶段Stackelberg博弈的无线充电联邦学习方法。首先设计一个基站‑终端设备‑无线充电服务提供商的框架，由基站发布联邦学习任务；终端设备训练局部联邦学习模型，并希望以更少的能源消耗获得更多的报酬；充电服务提供商在终端设备训练和上传模型期间通过无线充电传输向终端设备传输能量，同时收取费用；然后，为三个角色分别设计效用公式。为了获得所有角色的最优策略，利用逆向归纳法分析了所提出的博弈问题，并证明了Stackelberg均衡和纳什均衡的唯一存在性。最后使用拉格朗日次梯度方法获得基站的近似最优解。本发明提出的方法能有效激励所有角色参与框架，从而解决联邦学习中终端设备的能量受限问题，同时解决所有角色的个体理性问题。
主权项：1.一种基于三阶段Stackelberg博弈的无线充电联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基于BS、EW和CSP的参数构建各自的效用函数，并定义三阶段Stackelberg的博弈问题；步骤2：使用逆向归纳法求解BS、EW和CSP的最优解；证明CSP和EW之间存在唯一的Stackelberg博弈均衡、EW之间唯一的纳什均衡以及EW和BS之间唯一的Stackelberg博弈均衡；步骤3：使用拉格朗日次梯度法逼近BS的最优解。
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百度查询： 西北工业大学 基于三阶段Stackelberg博弈的无线充电联邦学习方法
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