論文の概要: Hierarchical Federated Learning Incentivization for Gas Usage Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00233v1
- Date: Sat, 1 Jul 2023 05:45:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-05 17:12:51.771014
- Title: Hierarchical Federated Learning Incentivization for Gas Usage Estimation
- Title（参考訳）: ガス使用量推定のための階層型連合学習インセンティブ
- Authors: Has Sun, Xiaoli Tang, Chengyi Yang, Zhenpeng Yu, Xiuli Wang, Qijie
Ding, Zengxiang Li, Han Yu
- Abstract要約: ガス使用量推定のための階層的FLインセンティブ機構を提案する。
ガス会社間の水平FLと、各ガス会社間の垂直FLと、階層的なFLエコシステム内の暖房ステーションをサポートするように設計されている。
実験の結果,提案手法の有効性が検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.480410062529403
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurately estimating gas usage is essential for the efficient functioning of
gas distribution networks and saving operational costs. Traditional methods
rely on centralized data processing, which poses privacy risks. Federated
learning (FL) offers a solution to this problem by enabling local data
processing on each participant, such as gas companies and heating stations.
However, local training and communication overhead may discourage gas companies
and heating stations from actively participating in the FL training process. To
address this challenge, we propose a Hierarchical FL Incentive Mechanism for
Gas Usage Estimation (HI-GAS), which has been testbedded in the ENN Group, one
of the leading players in the natural gas and green energy industry. It is
designed to support horizontal FL among gas companies, and vertical FL among
each gas company and heating station within a hierarchical FL ecosystem,
rewarding participants based on their contributions to FL. In addition, a
hierarchical FL model aggregation approach is also proposed to improve the gas
usage estimation performance by aggregating models at different levels of the
hierarchy. The incentive scheme employs a multi-dimensional contribution-aware
reward distribution function that combines the evaluation of data quality and
model contribution to incentivize both gas companies and heating stations
within their jurisdiction while maintaining fairness. Results of extensive
experiments validate the effectiveness of the proposed mechanism.
- Abstract（参考訳）: 正確なガス使用量の推定は、ガス流通ネットワークの効率的な機能と運用コストの削減に不可欠である。
従来の方法は集中型データ処理に依存しており、プライバシーのリスクを生じさせる。
フェデレーション学習(fl)は、ガス会社や暖房ステーションなど各参加者のローカルデータ処理を可能にすることで、この問題に対する解決策を提供する。
しかし、現地での訓練や通信のオーバーヘッドは、ガス会社や暖房ステーションがFLトレーニングプロセスに積極的に参加することを妨げる可能性がある。
この課題に対処するために,天然ガス・温室効果ガス産業の先駆者の一つであるENNグループで実施されている階層的 FL Incentive Mechanism for Gas Usage Estimation (HI-GAS) を提案する。
ガス会社間の水平FLと、各ガス会社間の垂直FLと、階層的なFLエコシステム内の暖房ステーションをサポートし、FLへの貢献に基づいて参加者に報奨を与えるように設計されている。
また, 階層的flモデル集約手法を提案し, 異なる階層レベルでのモデルを集約することにより, ガス使用量推定性能を向上させる。
このインセンティブ・スキームは、データ品質の評価とモデル貢献を組み合わせる多次元貢献認識報酬分配機能を採用し、公平性を維持しつつ、管内のガス会社と暖房局の両方にインセンティブを与える。
実験の結果,提案手法の有効性が検証された。
関連論文リスト
- Client Orchestration and Cost-Efficient Joint Optimization for
NOMA-Enabled Hierarchical Federated Learning [55.49099125128281]
半同期クラウドモデルアグリゲーションの下で非直交多重アクセス(NOMA)を実現するHFLシステムを提案する。
提案手法は,HFLの性能改善と総コスト削減に関するベンチマークよりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:34:44Z) - A Carbon Tracking Model for Federated Learning: Impact of Quantization and Sparsification [5.341266334051207]
フェデレートラーニング(FL)手法は効率的なコミュニケーション技術を採用し、エッジデバイスに機械学習タスクを分散させる。
本稿では,FLシステムのエネルギーおよび炭素フットプリントへの影響をリアルタイムにモニタリングするためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:20:03Z) - A Safe Genetic Algorithm Approach for Energy Efficient Federated
Learning in Wireless Communication Networks [53.561797148529664]
フェデレートラーニング(FL)は、従来の集中型アプローチとは対照的に、デバイスが協調的にモデルトレーニングを行う分散技術として登場した。
FLの既存の取り組みにもかかわらず、その環境影響は、無線ネットワークへの適用性に関するいくつかの重要な課題が特定されているため、まだ調査中である。
現在の研究は遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチを提案しており、FLプロセス全体のエネルギー消費と不要な資源利用の両方を最小化することを目標としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-25T13:10:38Z) - On Federated Learning with Energy Harvesting Clients [23.133518718643643]
本稿では,エネルギ収穫連合学習(EHFL)を提案する。
理論的フレームワークの導入は、クライアントが任意のFLラウンドに参加できるかどうかを保証できないことを意味する。
その結果、FLプロセス全体を通して最小限のクライアント数を最大化する一様クライアントスケジューリングが望ましいことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-12T17:21:09Z) - A Contract Theory based Incentive Mechanism for Federated Learning [52.24418084256517]
フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ保護機械学習パラダイムとして機能し、分散クライアントによってトレーニングされた協調モデルを実現する。
FLタスクを達成するために、タスクパブリッシャはFLサーバに金銭的なインセンティブを支払う必要があり、FLサーバはFLクライアントにタスクをオフロードする。
タスクがクライアントによってプライベートにトレーニングされているという事実から、FLクライアントに対して適切なインセンティブを設計することは困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T07:30:42Z) - Federated Learning for Short-term Residential Energy Demand Forecasting [4.769747792846004]
エネルギー需要予測は、需要と供給のバランスを保ち、電力網の安定的な負荷を維持するためにエネルギー産業内で実施される重要な課題である。
供給が信頼性の低い再生可能エネルギー生成へと移行するにつれ、スマートメーターはこれらの予測タスクを支援する上で不可欠な要素であることが証明される。
しかし、プライバシーを意識した消費者は、詳細な消費データへの侵入を恐れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-27T17:33:09Z) - A Framework for Energy and Carbon Footprint Analysis of Distributed and
Federated Edge Learning [48.63610479916003]
本稿では,分散学習政策の環境フットプリントに影響を与える要因を概説し,分析する。
バニラとコンセンサスによって駆動される分散FLポリシーの両方をモデル化する。
その結果、flは低ビット/ジュール効率を特徴とするワイヤレスシステムにおいて、顕著なエンドツーエンドの省エネ(30%-40%)が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T16:04:42Z) - An Incentive Mechanism for Federated Learning in Wireless Cellular
network: An Auction Approach [75.08185720590748]
Federated Learning(FL)は、機械学習の分散問題に対処できる分散学習フレームワークである。
本稿では,1つの基地局(BS)と複数のモバイルユーザを含むFLシステムについて考察する。
我々は,BSとモバイルユーザの間のインセンティブメカニズムを,BSが競売業者であり,モバイルユーザが売り手であるオークションゲームとして定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-22T01:50:39Z) - Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling
with UAV Swarms [98.78553146823829]
無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。
本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-19T14:04:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。