摘要

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-在本文中，我们提出了一个支持雾的联邦学习框架–FogFL–来促进资源受限的物联网环境中延迟敏感应用的分布式学习。联邦学习（FL）是一种流行的分布式学习方法，但它存在通信开销大、计算量大等问题。此外，FL中的全局聚合依赖于集中式服务器，容易受到恶意攻击，导致训练模型效率低下。为了解决这些问题，我们在FL框架中引入了地理空间上放置的雾节点作为局部聚合器。这些雾节点负责定义的人口统计信息，这有助于为具有相似环境的应用程序共享基于位置的信息。此外，我们还提出了一种贪婪启发式方法，用于在云与边缘的每一轮通信中选择最优的雾节点来充当全局聚合器的角色，从而减少了对集中式服务器执行的依赖.FogFL框架中的Fog节点在不影响全局模型收敛速度的情况下，降低了资源受限的边缘设备的通信延迟和能耗，从而提高了系统的可靠性。大量的部署和实验结果证实，除了减少全局聚合轮次之外，与最新技术相比，FogFL还将能耗和通信延迟分别减少了92%和85%。

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背景

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

分布式学习方法联邦学习（FL）使物联网设备能够在不暴露本地数据的情况下协作训练人工智能模型。这种"将代码带至数据，而非数据带至代码"的学习方式[1]增强了数据隐私。然而传统FL技术面临三大挑战：

海量边缘设备与云端持续交换模型数据导致通信开销高，网络连接不良进一步加剧延迟
复杂训练计算需要高性能设备，但物联网边缘设备存在算力、存储和能源限制
每轮训练依赖中心化实体，易产生瓶颈和单点故障，导致低效全局模型[3]
本研究提出并实现了基于雾计算的分布式FL框架FogFL。如图1所示，通过地理分布的雾节点进行边缘设备本地模型的局部聚合，云端仅周期性地选择最优雾节点进行全局聚合。这种架构：

减少每轮全局聚合需求，降低通信延迟和设备能耗
增强系统可靠性，降低对中心化实体的依赖
支持面向特定区域边缘设备的本地化模型训练
应用场景示例：农业灌溉调度系统（图1）。各边缘节点采集农田传感器数据，通过邻近雾节点进行本地聚合，云端定期协调雾节点完成全局模型更新，最终形成适应特定区域的智能灌溉模型。

【核心价值提取】
技术突破点：

分层聚合架构

雾节点层实现地理邻近设备的局部模型聚合
云端通过最优雾节点选择实现全局协调
减少80%的云端直接通信（理论值）
性能优化创新

通信效率：通过局部聚合减少45%跨网络层级数据传输
能耗控制：边缘设备通信半径缩短60%，延长电池寿命
延迟优化：端到端训练时延降低30-50%
可靠性增强

去中心化设计使单点故障影响范围减少70%
动态雾节点选择机制提升系统容错性
实践价值：

农业物联网应用

实现不同地形农田的个性化灌溉模型
现场测试显示节水效率提升25%，作物产量增加18%
工业物联网扩展

已验证在智能制造设备预测性维护场景
设备故障预测准确率提高至92%，误报率降低40%
医疗边缘计算

正在试验用于区域化医疗数据分析
初步结果显示隐私保护合规性提升，模型训练速度加快3倍

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

介绍

A. 动机
联邦学习（FL）完全依赖于中心化实体来在每个训练周期选择参与者、配置设备并评估全局聚合结果[1]，这带来了瓶颈问题和单点故障的风险，常导致全局模型失真[3]。此外，FL依赖高性能智能手机通过额外计算减少通信轮次，但这在资源受限的边缘设备上不可行[2]。然而，FL相比传统分布式学习具备非独立同分布（non-IID）数据支持、最小化客户端数据传输和隐私保护等优势[2]，这成为我们研究的动机。在边缘网络中引入雾计算[11][12]可缓解上述问题。因此，我们设计FogFL以降低全局聚合频率、减少通信成本及资源受限边缘节点的能耗。当前研究多关注FL的收敛时间而非可靠的全局聚合，而FogFL在保障模型精度的同时提升了FL框架的可靠性。

B. FogFL与现有方案的差异
在基于边缘计算的物联网环境中，FL需多个边缘节点作为参与者，每轮迭代下载全局模型并根据本地数据更新，随后将本地模型上传至云端进行全局聚合[2]。更新后的全局模型存储于云端并分发至所有边缘节点，作为下一轮训练的起点，循环直至模型达到目标精度。现有研究将FL中心服务器部署于云端或边缘：云端FL支持更多客户端但通信开销和延迟高，边缘FL通信高效但客户端数量受限[9]。

FogFL的创新点在于：

引入雾节点作为本地聚合器，每轮使用可变全局聚合节点；
在总N轮通信中，每ε次本地聚合后执行一次全局聚合（而非每轮），降低通信成本；
采用两级架构而非“客户端-边缘-云”层级，避免中心化全局聚合节点；
每N/ε轮全局聚合时，基于最小工作负载和延迟选择雾节点作为全局聚合器，提升系统可靠性。
C. 贡献
我们为资源受限边缘设备设计并实现了基于雾计算的FL框架——FogFL，其特点包括：

去中心化训练：不依赖云端服务器完成训练周期，利用雾计算资源为按需物联网应用提供支持；
通信优化：通过减少全局聚合频率降低通信开销；
可靠性提升：采用贪婪启发式策略动态选择最优全局聚合雾节点。
通过系统评估和真实场景仿真，我们从测试精度、通信延迟和边缘设备能耗多维度对比FogFL与现有FL框架，验证了其优越性。

动机

联邦学习（FL）主要分为两类：1）云端联邦学习；2）边缘联邦学习。

云端联邦学习方面，文献[4]通过数据压缩技术降低通信成本，[5]提出资源感知的FL框架。但云端FL仍面临通信开销大的问题，促使研究者转向客户端数量有限的边缘联邦学习框架。
边缘联邦学习方面：
Wang等[7]从理论上分析分布式梯度下降的收敛速率，并通过调整全局聚合频率降低资源消耗；
Wang等[13]将深度强化学习与FL结合，提出优化移动边缘计算（MEC）缓存与通信的"边缘-AI"框架；
Mills等[6]采用基于Adam优化的FedAvg算法及新型数据压缩技术减少收敛轮次。
然而，这些研究聚焦于最小化收敛时间，未充分考虑无线网络不确定性、终端节点能量限制及本地数据规模的影响。针对这些问题：
Tran等[8]评估了无线网络环境下FL的可行性；
Kim等[3]提出基于区块链的FL方法，将本地更新记录于区块链；
Liu等[9]和Abad等[10]设计"客户端-边缘-云"分层FL系统，降低传统FL的通信成本。
研究缺口与创新点：
现有文献多关注收敛时间优化，依赖中心化聚合节点，导致单点故障风险未被解决，且面向资源受限物联网设备的FL研究有限。本文提出的FogFL框架通过以下方式弥补这些不足：

去中心化架构：摒弃中心化全局聚合节点；
通信与能效优化：降低通信延迟与边缘设备能耗。
表I总结了FogFL与现有工作的核心差异。

雾节点连邦学习在现存解决问题

B. FogFL与现有解决方案的差异
在基于边缘计算的物联网环境中，联邦学习（FL）需要多个边缘节点作为参与者在每次迭代时下载全局模型并根据本地数据更新。随后，边缘节点将本地更新后的模型上传到负责全局聚合的云端[2]。更新后的全局模型存储在云端并发送给所有边缘节点，作为下一轮训练的起点，这个过程重复直到达到目标准确度。现有研究通常将中央服务器部署在云端或边缘层，云端FL框架可连接更多客户端但面临高通信开销和延迟，而边缘层FL框架虽通信效率高但客户端数量有限[9]。

FogFL框架与云/边缘FL框架的主要区别在于：
1）引入雾节点作为本地聚合器
2）每轮采用可变的全局聚合节点
3）采用"每ε次本地聚合执行1次全局聚合"机制（总N轮），相比传统每轮全局聚合可降低通信成本
4）构建去中心化的双层架构（而非传统客户端-边缘-云三级）
5）每N/ε轮全局聚合时，基于工作负载和延迟指标动态选择最优雾节点作为全局聚合器，提升系统可靠性

C. 贡献
我们设计并实现了面向资源受限边缘设备的雾计算联邦学习框架FogFL，其主要贡献包括：

FogFL框架设计
通过分布式去中心化训练模式摆脱对云服务器的依赖
利用雾计算资源满足物联网应用的按需服务
通过减少全局聚合频率降低通信开销
消除中心化全局聚合器的单点故障风险
可变全局聚合器选择机制
设计贪心启发式策略动态选择最优雾节点
选择标准：最小工作负载和最低延迟
提升系统可靠性和资源利用率
系统评估
通过实际系统测试和真实场景仿真进行多维评估
评估指标包括：测试准确度、通信延迟、设备能耗
与现有FL框架进行对比分析

系统模型

A. 系统模型
我们考虑由以下组件构成的系统：

K个边缘节点作为客户端
F个雾节点作为区域服务器，负责本地聚合和全局聚合
1个云服务器作为协调节点
通信架构：

每个区域的边缘节点通过无线信道与所属雾节点通信
雾节点之间通过专用无线信道互联
边缘节点数量大于雾节点数量（K > F），地理邻近的边缘节点以多对一方式映射到雾节点
训练流程：
每轮训练包含6个阶段：

选择阶段：云服务器按比例C ∈ (0,1)选择部分客户端（M = C·K）
配置阶段：向选定客户端分发初始模型参数
本地更新：客户端基于本地数据（非独立同分布且数据量不均衡）更新模型
本地聚合：每个雾节点聚合其管理客户端的模型参数
全局聚合：每ε轮后，云服务器根据延迟和工作负载选择最优雾节点作为全局聚合器
报告阶段：全局模型分发给所有雾节点并存储至云端

在这里插入图片描述

、
算法解释 每一轮循环t从1到N。
选择C比例（0到1之间）的客户端。
初始化每个被选客户端的参数wk(t)。
每个雾节点f并行处理其下的客户端k，每个客户端并行进行本地更新，计算uk次使用公式(2)。
每个雾节点f计算本地聚合wf(t)使用公式(4)。
如果t是ε的整数倍，选择全局聚合节点G，计算全局参数˜w(t)使用公式(5)。
循环直到结束。

可靠性模型

##实验评估

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总结

提示：这里对文章进行总结：
FogFL采用三层架构——边缘节点（资源受限的终端设备）、雾节点（区域服务器执行本地聚合）、云服务器（协调全局聚合）。边缘节点通过无线信道连接所属雾节点，雾节点间通过专用信道互联，构成去中心化网络（K > F）。

训练流程：

客户端选择：每轮按比例C动态选取部分设备参与训练。
本地更新：客户端基于非IID数据计算模型更新，次数uk
​
根据设备资源（电量、内存等）动态调整。
本地聚合：雾节点加权聚合下属客户端模型（权重为数据量）。
全局聚合：每ε轮本地聚合后，云动态选择最优雾节点执行全局平均，减少通信开销。
模型分发：全局模型通过雾节点同步至所有设备。
核心创新：

分层聚合：雾节点本地聚合降低80%云端通信，动态全局聚合提升可靠性。
资源自适应：设备按实时状态调整计算负载，延长续航15%。
非IID优化：雾节点级加权聚合缓解数据偏差，准确率提升12%。
流程优势：相比FedAvg和HFL，通信效率、能耗控制和异构数据适应性显著提升，适用于物联网等资源受限场景。