【技术实现步骤摘要】
本申请涉及联邦学习，尤其涉及一种无线通信与计算资源协同优化方法和系统。
技术介绍
1、随着智能设备和物联网的迅速发展，联邦学习作为一种分布式机器学习框架，逐渐成为提升模型训练效率和保护数据隐私的重要技术。联邦学习通过在本地设备上进行模型训练，并仅上传模型更新的方式，避免了集中存储用户数据，从而有效保护了数据隐私。这种方法特别适用于需要保护用户数据隐私且涉及大量分布式设备的场景，如智能手机、传感器、医疗健康和金融服务等。
2、然而，在实际应用中，联邦学习的部署常面临无线通信与计算资源的限制，尤其是在多个服务提供商（sps）共享网络资源的非合作环境中，资源分配问题变得更加复杂。随着多服务提供商环境的出现，无线通信与计算资源协同优化的复杂性大大增加。由于隐私保护和竞争因素，各服务提供商往往不愿共享策略和状态信息。此外，多服务提供商之间的资源分配不仅受到动态网络环境的影响，还需要考虑任务的异构性问题，这使得在无线通信效率、计算性能和能耗之间进行平衡成为一项复杂的多目标优化任务。上述因素导致了在这种环境下，协同优化的实现变得极为困难。
3、现本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无线通信与计算资源协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个服务提供商对应的服务智能体基于对应的服务资源和其他服务提供商的状态信息生成最优策略，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟策略生成当前服务智能体的最优策略，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述求解使所述累积奖励最优的帕累托最优决策，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立每个服务提供商对应的服务智能体，包括：
6.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种无线通信与计算资源协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个服务提供商对应的服务智能体基于对应的服务资源和其他服务提供商的状态信息生成最优策略，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟策略生成当前服务智能体的最优策略，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述求解使所述累积奖励最优的帕累托最优决策，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立每个服务提供商对应的服务智能体，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个服务提供商对应的服务智能体基于对应的服务资源和其...
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