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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种冲突感知的多服务器联邦学习客户端调度方法、装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121262286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511812030.7，技术领域涉及：H04L67/60；该发明授权一种冲突感知的多服务器联邦学习客户端调度方法、装置是由杨淼;洪明伟;李林;钟亮;朱顺痣设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冲突感知的多服务器联邦学习客户端调度方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种冲突感知的多服务器联邦学习客户端调度方法、装置，涉及客户端调度技术领域，本方法构建去中心化的强化学习框架，每个服务器作为独立智能体，基于局部观测信息对客户端进行动态选择；通过引入隐马尔可夫模型补全客户端被选择历史序列，实时估计各客户端在当前轮次的冲突风险概率，并将该概率嵌入智能体状态空间，引导其优先选择通信延迟低且冲突风险小的客户端。为进一步缓解高性能客户端被过度频繁选中而造成的不公平的情况，设计公平性感知奖励机制，将通信时延、冲突惩罚与客户端参与度均衡性三者加权融合，激励服务器在提升系统吞吐量的同时保障长期训练公平性。

本发明授权一种冲突感知的多服务器联邦学习客户端调度方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种冲突感知的多服务器联邦学习客户端调度方法，其特征在于，包括： 对于每一个服务器，生成一个相对应的智能体，并根据周围环境获取通信时间，其中，每一所述智能体的状态由通信时间、各客户端的冲突风险概率值构成； 对客户端缺失的历史工作序列进行补全，得到完整的历史工作序列，采用冲突预测网络对完整的历史工作序列进行预测处理，得到冲突风险概率值，具体为： 获取客户端的历史工作序列，判断其是否存在缺失，其中，在所述历史工作序列，0代表未被任何智能体选择，1代表被选择参与训练； 若否，将未缺失的历史工作序列作为冲突预测网络的输入，进行预测处理，得到冲突风险概率值； 若是，采用隐马尔可夫模型对缺失的历史工作序列进行补全，得到完整的历史工作序列，并采用冲突预测网络对完整的历史工作序列进行预测处理，得到客户端在当前轮次中发生的冲突风险概率值； 其中，隐马尔可夫模型的公式为：，为时刻1客户端i观测结果为1的概率，为时刻t客户端i观测结果为1的概率，为时刻t的观测值，为客户端i从0到t-d的观测序列，d为预测时的延迟步数，为时刻t-1的隐状态分布向量，A为隐状态转移概率矩阵，为各隐状态下观测为1的发射概率列； 根据所述通信时间以及冲突风险概率值确定所述智能体的状态，并选择通信延迟小且冲突风险低的客户端。

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