الأبحاث في مجلة: IEEE Transactions on Cloud Computing

HEART: تحقيق تدريب متعدد النماذج في الوقت المناسب للتعلم الفيدرالي الهرمي المتكامل بين السيارة والحافة والسحابة HEART: Achieving Timely Multi-Model Training for Vehicle-Edge-Cloud-Integrated Hierarchical Federated Learning

2026 | المؤلف: Xiaohong Yang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Cloud Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لمعالجة التحديات في التدريب متعدد النماذج ضمن بنية الحوسبة الطرفية للمركبات – التعلم الفيدرالي (VEC-HFL). يقدم المؤلفون طريقة التخصيص الهجينة التطورية والجشعة (HEART)، التي تستخدم خوارزمية جشعة منخفضة التعقيد لإعطاء الأولوية لتدريب المهام على المركبات. من خلال تنفيذ قاعدة تجميع هجينة متزامنة وغير متزامنة، تعمل HEART على تحقيق توازن فعال…