车联网联邦学习中基于Lyapunov博弈的动态资源协同优化机制研究

针对车联网(IoV)中联邦学习(FL)面临的客户端异构性和带宽资源受限问题，研究人员提出融合Lyapunov优化、Stackelberg博弈与进化算法的CSEA框架，实现了客户端选择与带宽分配的协同优化。实验表明该方案能提升模型精度21%、降低延迟37%，为智能交通系统中的分布式学习提供了高效资源管理范式。

　　

随着智能交通系统的快速发展，车联网(IoV)每天产生海量异构数据，这些数据蕴含着提升自动驾驶、路径规划等AI模型性能的关键信息。然而，传统集中式机器学习面临严峻挑战：车辆数据涉及用户隐私和商业机密无法直接共享，不同车辆硬件配置差异导致计算能力悬殊，无线网络带宽波动又使得模型参数传输效率低下。更棘手的是，车辆采集的交通数据具有显著的非独立同分布(non-IID)特性——不同地理位置、行驶路线的车辆数据分布差异巨大，这种数据异构性会严重劣化联邦学习(FL)全局模型的泛化能力。

针对这些痛点，江西多维智能感知与控制重点实验室的研究团队在《Future Generation Computer Systems》发表创新研究，提出名为CSEA的联合优化框架。该工作创造性融合Lyapunov动态优化、Stackelberg博弈论和进化算法三大技术，通过云-路-车三级架构实现联邦学习资源的智能调度。研究团队构建了三层技术体系：首先采用Lyapunov优化将长期资源约束转化为实时队列稳定性问题，接着建立双阶段Stackelberg博弈模型模拟服务器与车辆的策略互动，最后设计自适应遗传算法动态分配带宽。实验采用MNIST、CIFAR-10等标准数据集，在包含100辆车的仿真环境中验证方案有效性。

关键技术方法包括：1) 基于Lyapunov漂移加惩罚函数的动态问题解耦；2) 建立含领导者(服务器)与追随者(车辆)的两阶段博弈模型；3) 设计精英保留策略的自适应遗传算法优化带宽分配；4) 在非IID数据场景下验证模型性能。

系统模型部分创新性地采用云服务器-路侧单元(RSU)-智能车辆三级架构。云端负责全局模型聚合，4个RSU作为区域中继节点，100辆异构车辆构成动态训练集群。通过Lyapunov优化将原始问题P1分解为即时决策子问题，成功规避了长期资源预测的复杂性。

问题解耦章节揭示了关键理论突破：将时间和能量约束转化为虚拟队列稳定性条件，通过最小化Lyapunov漂移项实现系统稳定。数学推导证明该方案能保证所有队列的强稳定性，且与最优解的差距不超过O(1/V)（V为控制参数）。

车辆选择与带宽分配部分构建了新颖的Stackelberg博弈模型。服务器作为领导者先发布资源定价策略，车辆作为追随者响应参与决策。通过反向归纳法求解子博弈精炼纳什均衡，结合改进遗传算法的交叉变异操作，最终实现带宽利用率提升58%。

实验设置显示，在4种CNN模型测试中，CSEA框架相比传统方案FedAvg和Resource-Aware FL取得显著优势：MNIST数据集准确率提升至98.2%，训练延迟降低至传统方法的63%，能量消耗减少41%。特别在非IID数据场景下，模型收敛速度加快32%。

结论部分强调，该研究为动态无线环境下的联邦学习提供了可扩展解决方案。通过理论证明和实验验证，CSEA框架实现了三大突破：1) 在仅依赖当前信道状态的条件下保证长期性能；2) 建立服务器-车辆的激励相容机制；3) 开发出计算复杂度仅为O(nlogn)的快速分配算法。这项工作不仅为车联网联邦学习树立了新标杆，其Lyapunov-博弈混合优化范式对工业物联网、智慧城市等领域的分布式学习也具有重要借鉴意义。