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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于三维网格的联邦学习客户端优化调度方法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：CN117217299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311331106.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于三维网格的联邦学习客户端优化调度方法是由吴家皋;蒋宇栋;易婧;刘林峰设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维网格的联邦学习客户端优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于三维网格的联邦学习客户端优化调度方法，包括如下步骤：S1，以客户端的训练速度、训练数据量和训练数据均方差定义三维坐标，将该空间划分为三维网格单元；S2，根据客户端的三维属性将其分配到相应的网格单元中；S3，每轮训练时，中央服务器根据设定的三维下标概率确定网格单元并从中选择相应的客户端直到客户端数量达到每轮训练的要求；S4，中央服务器将全局模型参数分发给选定的客户端进行本地训练，S5，训练后的模型参数和模型精度数据由中央服务器聚合更新全局模型；S6，重复S1‑S5，直到模型达到训练精度。相较于现有算法，本发明考虑联邦学习中各种异构性，提高联邦学习的训练速度和模型精度。

本发明授权基于三维网格的联邦学习客户端优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维网格的联邦学习客户端优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤： S1，以客户端i的训练速度、训练数据量和训练数据均方差定义三维坐标，并将空间划分为三维网格单元； S2，根据所述客户端i的三维属性将其分配到相应的网格单元中； S3，在每轮训练时，中央服务器根据设定的三维下标概率确定所述网格单元并从中选择相应的所述客户端i直到所述客户端i数量达到每轮训练的要求； 所述S3包括如下步骤： S31，所述中央服务器随机初始化全局模型； S32，初始化已选客户端集合S为空，对于每轮联邦学习，中央服务器要求选择个所述客户端i参与模型训练； 其中，所述S用于表示集合； 所述S32包括如下步骤： S321，以概率选择网格单元在x维度上的下标lx，概率的表达式为： S322，以概率选择网格单元在y维度上的下标ly，概率的表达式为： S323，以概率选择网格单元在z维度上的下标lz，概率的表达式为： S324，从网格单元Celllx,ly,lz中任意选取不超过个且不在集合S中的客户端，并将其加入集合S中； S325，若则继续执行所述步骤S321，否则进入步骤S4； 其中，所述所述所述分别用于表示选择网格单元在x、y、z维度上的下标lx、ly、lz的概率，所述Lx、所述Ly、所述Lz分别用于表示x，y，z维度上的网格划分数量； S4，所述中央服务器将全局模型参数分发给选定的所述客户端i进行本地训练； S5，训练后的所述模型参数和模型精度数据由所述中央服务器聚合更新全局模型； S6，重复S1-S5，直到所述模型达到训练精度。

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