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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习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：CN119440048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411558130.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法是由温万里;高璋杰;罗坤;郭蔚然;何超;贾云健;梁靓设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法，属于无线通讯技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立无人机辅助的FL网络系统模型；S2：建立无人机物流运输和辅助FL训练模型；S3：建立无人机与子服务器间的通信时延、模型训练时间和上行时延模型；S4：建立个性化联邦学习机制，内层求解个性化模型，外层求解全局模型，通过异步双层并行优化和组内同步联邦平均机制训练个性化模型；S5：以群组模型陈旧性为优化变量，对无人机飞行路径进行优化；S6：根据模型陈旧性和用户设备训练次数的关系，调整优化变量，提出基于深度强化学习的无人机路径动态优化算法。本发明提供的多功能无人机路径优化算法显著提升整体通信效率。

本发明授权一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种多功能无人机辅助的异步集群个性化联邦学习方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：建立一个多功能无人机辅助的FL网络系统模型，其中包括搭载了通信、计算模块和货舱的多功能无人机作为网络系统的边缘服务器，地面基站与服务器组成子服务器，与同一子服务器相关联的用户设备组成群组； S2：建立包含物流运输、辅助地面用户群组进行FL训练的多功能无人机模型，同时建立无人机与子服务器之间的LoS无线通信信道模型以及子服务器与关联的用户群组之间的简化的无线通信模型； S3：结合S2，建立多功能无人机与子服务器之间的下行通信时延、模型训练时间和上行通信时延模型； S4：建立针对用户群体层面数据异构性，为用户群组异步训练个性化模型的联邦学习机制；基于一个内层求解个性化模型、外层求解全局模型的双层并行优化问题，利用群组间的异步双层并行优化和群组内的同步联邦平均机制为群组训练个性化模型； S5：在货物配送、无人机飞行和训练时隙的约束条件下，以群组模型陈旧性为优化变量，构建优化问题，对多功能无人机飞行路径进行优化； S6：根据模型陈旧性和用户设备完成训练任务的次数的关系，修改S5中的优化变量，保持约束条件不变，所变换的优化问题是一个整数非线性优化问题，提出一个基于深度强化学习DRL的无人机路径动态优化算法。

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