基于多目标优化的联邦学习进化算法

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收稿日期：2023-05-28；修回日期：2023-07-21  基金项目：宁夏重点研发计划（引才专项）项目（2022YCZX0013）；宁夏重点研发计划（重点）项目（2023BDE02001）；银川市校企联合创新项目（2022XQZD009）；北方民族大学2022年校级科研平台《数字化农业赋能宁夏乡村振兴创新团队》项目（2022PT_S10）；“图像与智能信息处理创新团队”国家民委创新团队资助项目

作者简介：胡智勇（1998—），男，河南驻马店人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向为联邦学习、多目标优化、隐私保护；于千城（1976—），男（通信作者），宁夏人，副教授，硕导，博士，主要研究方向为社会感知计算、社交网络分析、机器学习（1999019@nmu.edu.cn）；王之赐（1999—），男，河南濮阳人，硕士，主要研究方向为自然语言处理；张丽丝（1999—），女，云南曲靖人，硕士，主要研究方向为机器学习、深度学习．

摘  要：传统联邦学习存在通信成本高、结构异构、隐私保护力度不足的问题，为此提出了一种联邦学习进化算法。（剩余19360字）