一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法

本发明涉及一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法，属于无线通讯技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立无人机辅助的FL网络系统模型；S2：建立无人机物流运输和辅助FL训练模型；S3：建立无人机与子服务器间的通信时延、模型训练时间和上行时延模型；S4：建立个性化联邦学习机制，内层求解个性化模型，外层求解全局模型，通过异步双层并行优化和组内同步联邦平均机制训练个性化模型；S5：以群组模型陈旧性为优化变量，对无人机飞行路径进行优化；S6：根据模型陈旧性和用户设备训练次数的关系，调整优化变量，提出基于深度强化学习的无人机路径动态优化算法。本发明提供的多功能无人机路径优化算法显著提升整体通信效率。