基于强化学习的高效能异构感知联邦学习调度系统.zip

简介：
本研究提出了一种创新的联邦学习调度框架，利用强化学习优化异构环境下的感知任务分配与执行，显著提升计算效率和模型性能。 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述智能体在与环境交互过程中通过策略优化来最大化回报或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 常见的模型为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据条件的不同，可以将强化学习分为基于模式的和无模式的学习、主动式与被动式的两种类型。此外还有逆向强化学习、阶层化强化学习以及针对部分可观测系统的强化学习等变体形式。求解问题时常用的算法包括策略搜索算法及值函数方法。 受到行为主义心理学的影响，强化学习强调在线学习，并在探索新信息和利用已知知识之间寻求平衡点。与监督式或非监督式机器学习不同的是，它不需要预先提供数据集，而是通过环境对行动的反馈来获取新的信息并更新模型参数。这一理论被应用于多个领域如博弈论、自动控制等，并用于解释有限理性下的均衡状态以及推荐系统和机器人交互系统的开发中。 在工程实践中，强化学习也有广泛的应用案例。例如Facebook曾提出过一个名为Horizon的开源平台，利用该技术优化大规模生产环境中的性能表现。而在医疗保健方面，基于RL的技术能够为患者提供个性化的治疗方案，并且无需依赖生物数学模型等先验知识便能实现最优策略的选择。 总之，强化学习是一种通过智能体与外界互动并致力于最大化累计奖励的学习机制，在众多行业里展示出了巨大的潜力和价值。