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申请/专利权人：国网智能电网研究院有限公司;国网上海市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的节点激励的方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：获取各个节点的属性，获取节点属性为发布任务属性的节点上传的任务和激励参数，并调用全部节点进行处理，确定处理结果，基于处理结果，确定各个节点的沙普利值，基于各个节点属性为发布任务属性的节点，各个沙普利值和激励参数，确定第一激励数值，判断各个节点中第k个节点的节点属性，获取判断结果，基于判断结果，各个沙普利值和激励参数，确定第二激励数值，整合第一激励数值和第二激励数值，对各个节点进行激励。通过第一激励数值和第二激励数值结合，完成对各个节点的“按劳分配”，进而提高工作效率。

主权项：1.一种基于联邦学习的节点激励方法，其特征在于，包括：获取各个节点的属性，其中，所述属性包括发布任务属性和处理任务属性，在进行联邦学习时，若节点向聚合服务器发送待处理的任务，则节点对应的节点属性为发布任务属性，若节点没有发布任务，但是参与了任务处理，则节点对应的节点属性为处理任务属性；获取节点属性为发布任务属性的节点上传的任务和激励参数，并调用全部节点进行处理，确定处理结果；基于所述处理结果，确定各个所述节点的沙普利值；基于各个所述节点属性为发布任务属性的节点，各个所述沙普利值和所述激励参数，确定各个节点属性为发布任务属性的节点获得的第一激励数值；判断各个所述节点中第k个节点的节点属性，获取判断结果，其中，k为正整数；基于所述判断结果，各个所述沙普利值和所述激励参数，确定各个所述节点中第k个所述节点获得的第二激励数值；整合所述第一激励数值和所述第二激励数值，对各个所述节点进行激励；其中，所述基于所述处理结果，确定各个所述节点的沙普利值，包括：将各个所述节点中第i个所述节点对应所述处理结果送入至预配置的性能评估模型中，确定第i个所述节点对应的评估结果，其中，i为正整数；基于各个节点对应的评估结果，利用沙普利法，分别确定每一个节点对应的沙普利值；所述基于各个所述节点属性为发布任务属性的节点，各个所述沙普利值和所述激励参数，确定各个所述节点获得的第一激励数值，包括：统计所述节点属性为发布任务属性的节点数目；确定各个所述节点属性为发布任务属性的节点中的第j个节点对应的沙普利值，在各个所述节点属性为发布任务属性的节点对应的沙普利值之和中的发布占比；基于所述发布占比，所述节点数目，以及所述激励参数，确定第j个所述节点获得的第一激励数值，其中j为正整数；所述激励参数包括激励分配参数，所述基于所述判断结果，各个所述沙普利值和所述激励参数，确定各个所述节点中第k个所述节点获得的第二激励数值，包括：若第k个所述节点属性为处理任务属性的节点，则根据各个所述沙普利值和第k个所述节点对应的沙普利值以及所述激励分配参数，确定第k个所述节点对应的第二激励数值，其中，k为正整数。

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