考虑竞争环境的联邦学习多维契约激励机制研究
Incentive mechanism for federated learning in competitive environment: multidimensional contract approach
河北工程大学 a. 管理工程与商学院; b. 信息与电气工程学院, 河北 邯郸 056038
摘要
针对现有激励机制无法满足竞争环境下联邦学习（FL）落地实施需要的现实问题，提出了一种适于竞争环境的多维契约激励机制。首先，引入了竞争强度描述数据拥有者和任务发布者之间的竞争关系；其次，创新性地设计了一种金钱和FL模型使用权相组合的MM（monetary-the FL model）组合激励；再次，在MM组合激励的基础上，分别在完全信息场景和不完全信息场景下，以任务发布者利润最大化为目标，构建了适于竞争环境的联邦学习多维契约激励机制设计优化问题；进一步，通过理论推导分析了契约可行性及契约最优性，并在此基础上给出了适于竞争环境的联邦学习最优契约设计算法；最后，实验结果表明，以MM组合激励为基础的多维契约激励机制提高了竞争环境下数据拥有者参与联邦学习的意愿。
基金项目
河北省高等学校人文社会科学研究项目(SQ2022085)
河北省自然科学基金面上项目(A2020402013)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0080
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3007-3015
文章编号: 1001-3695(2023)10-019-3007-09
发布历史
[2023-07-04] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
杨扬, 殷红建, 王超. 考虑竞争环境的联邦学习多维契约激励机制研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 3007-3015. (Yang Yang, Yin Hongjian, Wang Chao. Incentive mechanism for federated learning in competitive environment: multidimensional contract approach [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 3007-3015. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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