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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于DAG的分片级联分布式6G网络联合优化方法及装置，属于信息通信技术领域，包括以最小化一轮训练中能量消耗和时延的加权值为目标，求解构建好的联合优化模型，得到最优分片数量、最优网络拓扑结构和最优计算资源分配方案，从而对构建好的基于DAG的分片级联分布式6G网络的分片数量、网络拓扑结构和计算资源分配进行联合优化；其中基于DAG的分片级联分布式6G网络包括通信网络、DML网络和区块链网络，通信网络用于实现各节点间的网络通信，DML网络用于对节点的模型进行训练和聚合，区块链网络用于实现聚合好的模型的可信共享；节点为DML网络和区块链网络的节点；本发明能够降低通信开销，减少能量消耗。
主权项：1.一种基于DAG的分片级联分布式6G网络联合优化方法，其特征在于，包括：以最小化一轮训练中能量消耗和时延的加权值为目标，求解构建好的联合优化模型，得到最优分片数量、最优网络拓扑结构和最优计算资源分配方案，从而对构建好的基于DAG的分片级联分布式6G网络的分片数量、网络拓扑结构和计算资源分配进行联合优化；其中，所述基于DAG的分片级联分布式6G网络包括通信网络、DML网络和区块链网络，所述通信网络用于实现各节点间的网络通信，所述DML网络用于对节点的模型进行训练和聚合，所述区块链网络用于实现聚合好的模型的可信共享；所述节点为所述DML网络和所述区块链网络中的节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于DAG的分片级联分布式6G网络联合优化方法及装置
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