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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于博弈与多维契约的联邦边缘学习调度方法及系统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：CN114677030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210347019.8，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权基于博弈与多维契约的联邦边缘学习调度方法及系统是由余雪勇;于博杰设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于博弈与多维契约的联邦边缘学习调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了计算机通信技术领域一种基于博弈与多维契约的联邦边缘学习调度方法及系统，包括以下步骤：1）构建CC、EN和UE参与的联邦边缘学习网络，并建立CC、EN和UE的效用函数；2）每个EN利用历史记录统计其通信范围内的UE数量，并按照数据采集支出、模型训练支出和模型参数传输支出将UE划分为不同的类型；3）每个EN将UE预计能够贡献的数据量和对应的奖励的契约包上报给CC；4）基于上述步骤得到最优契约包和博弈解从而实施联邦边缘学习调度机制，本发明解决了CC‑EN‑UE整体的联邦边缘学习调度问题。

本发明授权基于博弈与多维契约的联邦边缘学习调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于博弈与多维契约的联邦边缘学习调度方法，其特征在于，包括： 步骤1构建云服务器CC、边缘服务器EN和终端用户UE参与的联邦边缘学习网络，并建立CC、EN和UE的效用函数； 步骤2每个EN利用历史记录统计其通信范围内的UE数量，并按照数据采集支出、模型训练支出和模型参数传输支出将UE划分为不同的类型；基于CC发布的单位数据奖励，EN求解优化问题1针对不同类型的UE设计不同的契约包，某个类型的契约包包含该类型的UE贡献的数据量和对应的奖励； 步骤3每个EN将UE预计能够贡献的数据量和对应的奖励的契约包上报给CC；构建完全信息条件下的主从博弈，EN为从方，CC为主方；CC通过优化问题2求解出最优费用支付给EN，然后EN将给选定契约的UE依据所述契约包支付费用；选定的UE将进行联邦边缘学习训练过程； 步骤4基于上述步骤得到最优契约包和博弈解从而实施联邦边缘学习调度机制； 所述步骤2中优化问题1的构建过程包括： 多维契约优化问题1表示为： 定义类型m，i，j，kUE的总支出为： 定义类型m,i,j,kUE的数据量的边际支出α为： 表示类型m,i,j,kUE的不愿意参与的程度，边际支出越大的UE总是越不愿意参与；根据数据量的边际支出以非递减顺序对类型 m,i,j,k进行重排序 Φm,1x,Φm,2x,...,Φm,hx,...,Φm,IJKx9 其中，Φm,hx代表某种类型m,i,j,k作为类型Φm,hUE；给定排序顺序，UE类型按照数据量的边际支出升序排列： 为便于表示，用类型Φm,hx来表示UE类型，即表示为πm,h＝xm,h,rm,h类型Φm,hxUE设计的契约；使用CΦm,h,xm,h来表示支出的新排序，使用αΦm,h,xm,h来表示数据量的边际支出； 优化问题1转化为： 其中，C1是个人理性约束IR表明UE不会选择负效用，C2是契约的单调性，C3是调度相容约束IC表明UE只有在逆向选择EN提供的匹配自己的契约时效用才最大，约束C4和C5分别UE获得的奖励和采集的数据量的限制条件。

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