[发明专利]一种基于差分进化的联邦学习激励方法和系统在审
| 申请号： | 202011170752.4 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112329947A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 麦伟杰;沈凤山;危明铸;袁峰 | 申请（专利权）人： | 广州中国科学院软件应用技术研究所 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/12 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 510000 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于差分进化的联邦学习激励方法和系统，利用DE优秀的全局优化能力及局部探测能力，使得联邦学习过程中各个参与方随时间t转移(假设以月为周期)，每一位参与方从联邦中获得的收益与其应得到的收益之间的差别(期望损失)，最小化参与方之间“期待损失与等待时间”，自动平衡联邦学习中各个参与方在实际收益和所得的回报期望差，有效促进参与方提供可靠的数据使得联邦学习长期、稳定的进行；有效地实现联邦学习总收益与各个参与方收益的动态调整，最大化可持续的经营目标，同时最小化参与方的不公平问题，避免了依靠人工干预。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 进化 联邦 学习 激励 方法 系统 | ||
【主权项】：
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