Jun, 2024
车辆间通信增强的动态调度联邦学习
Dynamic Scheduling for Vehicle-to-Vehicle Communications Enhanced Federated Learning
Jintao Yan, Tan Chen, Yuxuan Sun, Zhaojun Nan, Sheng Zhou...
TL;DR利用车辆的计算和感知能力，本文提出了一种车辆联邦学习（VFL）算法，通过直接车对车（V2V）通信增强 VFL 训练效率，并考虑能量限制和车辆的移动性问题来优化 VFL 训练性能。通过导数漂移加罚方法将长期随机优化问题转化为在线混合整数非线性规划（MINLP）问题，并通过理论分析来衡量在线解和离线最优解之间的性能差距。通过对调度优先级的进一步分析，将原始问题简化为一组凸优化问题，并使用内点法有效求解。实验结果表明，与现有基准相比，所提出的算法将 CIFAR-10 数据集上的图像分类准确度提高了 3.18％，并将 Argoverse 轨迹预测数据集上的平均位移误差降低了 10.21％。