基于双层强化学习的联邦学习设备调度优化方法及装置

本发明属于联邦学习领域，具体涉及一种基于双层强化学习的联邦学习设备调度优化方法及装置，其方法包括：获取设备的当前状态特征；将设备分为个组，并通过上层强化学习为每组设备分配参与率；通过下层强化学习选择每组内参与联邦学习的设备；构建设备调度目标函数，并初始化全局模型参数，基于下层强化学习所选择的设备进行联邦学习训练，训练过程中，通过调整每组设备的参与率和优化目标的评分权重最大化设备调度目标函数，以确定设备最优调度策略。本发明利用双层强化学习策略优化联邦学习设备调度，旨在提升全局模型性能、降低设备能耗、并提高设备参与公平性。