一种区块链联邦学习系统的公平激励机制设计方法

本发明属于联邦学习领域，特别是涉及利用博弈论对区块链‑联邦学习(BFL)系统中的激励机制进行设计的方案。步骤如下：步骤1，模型所有者确定效用函数UMO(r)，终端确定效用函数其中，用于模型所有者与终端博弈，di为数据量，r为定价；步骤2，模型所有者计算出初步的数据单价如果对于所有r都成立，那么模型所有者将确定为最优定价r*，并将价格发送给终端；等等。本发明能够精准地为每一个终端分配奖励，更准确地捕捉和描述多个区块链节点与终端决策交互的复杂性，提高激励机制的实用性，也增强了系统的整体协同性与稳定性。