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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明公开了一种基于拆分联邦学习的分布式调度方法，涉及电数字数据处理技术领域。该基于拆分联邦学习的分布式调度方法，包括以下步骤：获取客户端状态信息；进行匹配度评估；进行任务分配；进行动态优化。本发明通过对客户端状态信息、样本信息和任务数据进行匹配度评估，根据得到的资源匹配度指数筛选出待测客户端组，并进行任务分配得到任务队列，然后根据传输策略将任务队列传输给待测客户端组，最后根据任务执行评估指数进行动态优化，达到了更稳定的进行分布式资源调度的效果，解决了现有技术中存在基于拆分联邦学习的分布式调度过程中调度稳定性低的问题。
主权项：1.一种基于拆分联邦学习的分布式调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取初始待测客户端组的样本信息和客户端状态信息；S2，根据客户端状态信息、样本信息和从预设数据库获得的任务数据进行匹配度评估得到初始待测客户端组的资源匹配度指数，根据资源匹配度指数对初始待测客户端组进行筛选得到待测客户端组，所述资源匹配度指数用于描述不同待测客户端的计算资源、网络传输能力和数据集对待训练任务的满足程度；S3，通过待测客户端组的资源匹配度指数对待训练任务进行任务分配得到任务队列，并对客户端状态信息进行传输分析得到待测客户端组的传输策略，通过传输策略将任务队列传输给待测客户端组；S4，接收待测客户端组发送的任务执行数据，并根据任务执行数据进行任务评估得到待测客户端组的任务执行评估指数，根据任务执行评估指数和预设任务评估阈值进行动态优化直至待训练任务结束训练，所述任务执行评估指数用于量化描述待测客户端在执行任务时的综合表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种基于拆分联邦学习的分布式调度方法
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