一种基于联邦学习的分布式系统效能评估方法及存储介质

本发明提出了一种基于联邦学习的分布式系统效能评估方法，包括：确定多个评估维度并建立对应的评估模型，建立数据采集与节点监控机制；基于上述采集的数据进行各评估维度的效能计算；确立一种综合效能评估框架，该框架结合各评估维度的结果计算出整个联邦学习系统的综合效能评分；确定一种动态优化策略，自动调整系统的运行参数；解决了现有技术中对于基于联邦学习的分布式系统效能评估方法存在的评价维度单一、缺乏反馈机制和隐私保护不完善的问题。