基于面向联邦学习参与用户拍卖激励机制的任务部署方法

摘要

本发明公开了一种基于面向联邦学习参与用户拍卖激励机制的任务部署方法，能够在联邦学习任务通信次数未知的情况下，对预参与联邦学习任务训练的用户进行选择和部署，以达到总社会成本最小化目的同时尽可能减小联邦学习任务的通信次数。联邦学习平台运营商根据本发明可以进行挑选出合适的用户并进行部署，以谋得最小化成本。本发明结合了线性规划建模。经典的拍卖理论(Auction)和贪心算法等，从理论上证明了其有效性和合理性。本发明能够在不需要知道单个联邦学习任务的完成通信次数情况下，趋向最优地对用户进行选择和部署，达到让满足联邦学习任务训练地同时最小化总成本。