一种基于信息年龄激励的联邦学习本地数据动态更新方法

本发明提供一种基于信息年龄激励的联邦学习本地数据动态更新方法，包括计算客户端本地数据信息年龄期望的动态变化；建立中央服务器效用函数及客户端效用函数；基于双阶段斯塔克尔伯格博弈确定中央服务器效用函数及客户端效用函数对应的目标优化问题；求解目标优化问题，获得每个客户端本地数据的最优更新概率及最优的更新概率对应的最优奖励；基于每轮动态更新本地数据的客户端。本发明通过动态调整客户端的本地数据更新策略，显著提升了模型对数据快速变化的适应能力；本发明的两阶段斯塔克尔伯格博弈模型，有效处理了中央服务器和客户端之间的交互，提高模型的时效性和准确性；通过引入的平均场估计量和时间平均估计量，显著提高了计算效率。