基于联邦学习与边缘计算的智能排气动态调度方法及系统

本发明提出基于联邦学习与边缘计算的智能排气动态调度方法及系统，方法包括：设当前边缘节点为目标节点，以所述目标节点为单位进行数据采集，通过深度神经网络得到预测排气强度值；基于所述预测排气强度值，结合当前目标节点的本地状态，构建基于强化学习的调度策略模型，输出所述调度策略模型的参数和目标节点的局部交互轨迹数据；根据每个边缘节点的局部交互轨迹数据计算结构扰动感知权重，以量化每个节点的策略贡献度；根据所述结构扰动感知权重，联邦服务器计算每个节点的聚合权值归一化结果，然后执行策略参数的融合计算，得到全局引导策略参数；将所述全局引导策略参数实际应用于物理排气设备，进行物理排气设备的智能调度。