【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车联网和分布式机器学习，尤其涉及一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法及系统。
技术介绍
1、随着智能交通系统的快速发展，现代车辆配备的先进传感器产生了海量数据，这些数据包含有价值的信息，可用于改善交通管理、增强自动驾驶能力和道路安全分析。联邦学习(federated learning,fl)通过支持分布式模型训练同时保持数据本地性和隐私性，为车联网环境提供了极具吸引力的解决方案。
2、然而，在车联网环境中部署联邦学习面临诸多挑战：首先，车辆的高移动性导致网络拓扑频繁变化，参与模式不可预测，严重干扰训练过程。现有研究虽然认识到车辆移动性对fl性能的潜在影响，但未能全面考虑其影响，无法在参与者频繁加入和离开网络时维持有效激励。其次，数据异质性削弱了激励机制的有效性。车联网中的数据呈现非独立同分布(non-iid)特征，导致收敛速度不理想。现有方法如引入近端正则化项和训练gan网络虽能缓解non-iid问题，但在车联网环境中存在不稳定性和开销约束，未能建立考虑数据贡献质量和数量的公平补偿机制。最后，...
【技术保护点】
1.一种基于Nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于Nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，建立所述两阶段Nash博弈模型前还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于Nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，所述多维评分函数为：
4.根据权利要求2所述的一种基于Nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，构建所述稳定联盟结构包括：合并模块、分裂模块和切换模块；
5.根据权利要求1所述的一种基于Nash博弈和联...
【技术特征摘要】
1.一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，建立所述两阶段nash博弈模型前还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，所述多维评分函数为：
4.根据权利要求2所述的一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，构建所述稳定联盟结构包括：合并模块、分裂模块和切换模块；
5.根据权利要求1所述的一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，基于服务器通信效率、位置中心性和链路稳定性的三维评分选择集群头和备份集群头。
6.根据权利要求1所述的一种基于nash博弈和联盟博弈的车联网联...
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