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申请/专利权人：浙大城市学院
摘要：本发明公开了一种基于GNN的去中心化学习网络拓扑优化方法，将终端设备的本地状态信息收集后，利用枚举法和凸优化算法计算得到的D2D网络拓扑结构以及通信资源分配方案作为GNN模型的标签，随后将终端设备的本地状态信息两两组合成一个新的本地状态信息，生成数据集，将数据集作为输入对GNN模型进行训练、验证和测试，最后将训练好的GNN模型用来计算最优的D2D网络拓扑结构以及最优的通信资源分配方案，随后各终端根据最优方案进行终端间信息交换以及学习，完成去中心化分布式学习的任务。本发明可以在有效完成通信目标的前提下，以较低的计算复杂度最小化系统的开销，保证所有的终端设备能够完成去中心化分布式学习的任务。
主权项：1.一种基于GNN的去中心化学习网络拓扑优化方法，其特征在于：将终端设备的本地状态信息收集后，利用枚举法和凸优化算法计算得到的D2D网络拓扑结构以及通信资源分配方案作为GNN模型的标签，随后将终端设备的本地状态信息两两组合成一个新的本地状态信息，生成数据集，将数据集作为输入对GNN模型进行训练、验证和测试，最后将训练好的GNN模型用来计算最优的D2D网络拓扑结构以及最优的通信资源分配方案，随后各终端根据最优方案进行终端间信息交换以及学习，完成去中心化分布式学习的任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙大城市学院 一种基于GNN的去中心化学习网络拓扑优化方法
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