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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种面向长期驾驶模型训练任务的激励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：CN116910480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310935583.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向长期驾驶模型训练任务的激励方法是由付宇钏;李镇宇;刘莎;李长乐设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向长期驾驶模型训练任务的激励方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向长期驾驶模型训练任务的激励方法，应用于云服务器，包括：发布面向自动驾驶的联邦学习任务，以使参与者与云服务器建立通信连接；确定所需发放的奖励并将待训练的初始模型下发至参与者，以使各参与者按照自身选择的参与水平对初始模型进行训练，得到更新模型；获取各参与者上传的更新模型并向各参与者发放奖励；针对各参与者构建第一重复博弈问题模型、针对自身构建第二重复博弈问题模型，通过求解第一重复博弈问题模型和第二重复博弈问题模型，分析各参与者及自身的收益，并返回发布面向自动驾驶的联邦学习任务的步骤。本发明提高了参与者参与训练的积极性与稳定性，有利于保证训练过程长期稳定运行。

本发明授权一种面向长期驾驶模型训练任务的激励方法在权利要求书中公布了：1.一种面向长期驾驶模型训练任务的激励方法，其特征在于，应用于云服务器，包括： 发布面向自动驾驶的联邦学习任务，以使有参与意愿的自动驾驶车辆CAV成为参与者，并与所述云服务器建立通信连接； 确定所需发放的奖励并将待训练的初始模型下发至所述参与者，以使各参与者按照自身选择的参与水平对所述初始模型进行训练，得到更新模型； 获取各参与者上传的更新模型并向各参与者发放奖励； 针对各参与者构建第一重复博弈问题模型、针对云服务器构建第二重复博弈问题模型，通过求解所述第一重复博弈问题模型和第二重复博弈问题模型，分析各参与者及云服务器的收益，并返回所述发布面向自动驾驶的联邦学习任务的步骤； 确定所需发放的奖励并将待训练的初始模型下发至所述参与者，以使各参与者按照自身选择的参与水平对所述初始模型进行训练，得到更新模型的步骤，包括：确定所需发放至各参与者的奖励；将待训练的初始模型发送至边缘服务器，以使边缘服务器将所述初始模型下发至各参与者，进一步使各参与者按照选择的参与水平对所述初始模型进行训练，并将训练得到的第一模型上传至边缘服务器进行初步聚合之后，由边缘服务器将初步聚合模型下发至各参与者，使各参与者对初步聚合模型进行训练，直至各参与者与对应的边缘服务器的交互轮次达到预设次数R1，得到第二模型；接收各边缘服务器上传的第二模型，并将通过二次聚合得到的二次聚合模型再次下发至各参与者进行训练后，接收由各边缘服务器上传的经过训练的第三模型，直至边缘服务器与云服务器的交互轮次达到预设次数R2，得到更新模型； 所需发放至第k个参与者的奖励，其中，表示所需发放至第k个参与者的基础奖励，表示所需发放至第k个参与者的持续性奖励，表示第k个参与者为第一次参与训练时所需发放的新参与者奖励； 按照如下步骤针对各参与者构建第一重复博弈问题模型：确定第k个参与者在本次博弈中的收益；基于收益构建第一重复博弈问题模型：；式中，表示第k个参与者在重复博弈过程中的收益，表示第k个参与者在第t-1次博弈中的贴现因子，，表示基于第k个参与者和所述云服务器在第t次博弈中的策略，第k个参与者在第t次博弈中的效益函数，，表示第k个参与者在第t次博弈中的参与策略，，表示第k个参与者选择“消极参与”策略，表示第k个参与者选择“积极参与”策略，表示所述云服务器在第t次博弈中的参与策略，，表示所述云服务器选择“消极参与”策略，表示所述云服务器选择“积极参与”策略； 确定第k个参与者在本次博弈中的收益的步骤，包括：确定第k个参与者在本次博弈中的能量开销以及第k个参与者在本次博弈后获得的奖励；基于能量开销和奖励，计算第k个参与者在本次博弈中的收益：； 第k个参与者在本次博弈中的能量开销为： ； 式中，表示所述边缘服务器向所述云服务器发送第二模型之前与第k个参与者的实际交互轮次，表示与第k个参与者通信连接的边缘服务器和云服务器的实际交互轮次，表示第k个参与者每轮交互的通信开销，表示上传第二模型至边缘服务器之前第k个参与者在训练过程中产生的计算开销。

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