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摘 要:本发明提供一种基于DDPG算法选择车辆的异步联邦优化方法,包括根据车辆自身传输速率、可用计算资源大小以及车辆位置设定时隙t的系统状态、动作以及奖励;根据时隙t的系统动作对参与训练的车辆进行选择,得到被选择的车辆;所述被选择的车辆利用本地数据进行本地训练得到对应的本地模型;考虑训练时延对车辆训练出的本地模型造成的迟滞性影响,对本地模型进行权重优化,得到权重优化后的本地模型;训练完的车辆将权重优化后的本地模型异步上传到路边单元处进行异步联邦聚合,通过多轮重复训练,最终路边单元得到全局模型。本发明方法计算简便,系统模型合理,仿真实验验证了该方法在车辆环境下能够得到较高的全局模型精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310038329.6 | 专利名称: | 一种基于DDPG算法选择车辆的异步联邦优化方法 |
申请日: | 2023-01-10 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市梁溪区庆丰路258号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L67/10搜分类 车联网 车载网络 智能交通搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116055489A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |