一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法.pdfVIP

第45卷第1期南京邮电大学学报（自然科学版）Vol.45No.1

2025年2月JournalofNanjingUniversityofPostsandTelecommunication(NaturalScienceEdition)Feb.2025

doi：10.14132/ki.1673-5439.2025.01.009

一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法

1，21，21，2

吴家皋，蒋宇栋，刘林峰

(1.南京邮电大学计算机学院，江苏南京210023)

2.江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，江苏南京210023

摘要：针对联邦学习（FederatedLearning，FL）系统异构性而导致的训练性能下降问题，提出了一种

自适应的网格化联邦学习客户端调度算法。首先，全面考虑FL的异构性特点，将3种异构性分别

定义为3个独立的维度，包括训练速度、数据量和数据分布维度，提出了一种新的FL客户端三维网

格模型，并将所有客户端分配到该模型中相应的单元格内，以对其进行分类管理。在此基础上，为

了克服传统启发式算法的不足，提出了一种基于多臂老虎机的网格化客户端调度算法，该算法能

自适应地选择模型精度较低的单元格中的客户端子集参与每轮的FL训练，以改善客户端选择的公

平性。仿真实验表明，与几种相关的必威体育精装版FL算法相比，所提出的算法能显著提高模型精度，同时减

少训练时间，从而验证了其有效性。

关键词：联邦学习；异构性；三维网格；客户端选择；多臂老虎机

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1673⁃5439（2025）01⁃0079⁃11

Adaptivegriddingclientschedulealgorithmfor

federatedlearning

WUJiagao1，2，JIANGYudong1，2，LIULinfeng1，2

1.SchoolofComputerScience,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210023,China

(2.JiangsuKeyLaboratoryofBigDataSecurityIntelligentProcessing,Nanjing210023,China)

Abstract：Giventhedegradationoftrainingperformancecausedbytheheterogeneityoffederatedlearn⁃

ing（FL）systems，anadaptivegriddingclientschedulealgorithmforFLisproposed.First，threetypes

ofheterogeneityofFLaredefinedasthreeindependentdimensions，includingthedimensionsoftraining

speed，dataquantityanddatadistribution.Then，anovel3DgridmodelforFLclientsispropose