A Service-Oriented Adaptive Hierarchical Incentive Mechanism for Federated Learning

📄 arXiv: 2509.10512v1 📥 PDF

作者: Jiaxing Cao, Yuzhou Gao, Jiwei Huang

分类: cs.LG, cs.GT, eess.SY

发布日期: 2025-09-03

备注: Accepted at CollaborateCom 2025

💡 一句话要点

提出面向服务的自适应分层激励机制，解决联邦学习中数据匮乏问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦学习 激励机制 Stackelberg博弈 多智能体强化学习 深度强化学习 数据贡献 服务导向

📋 核心要点

  1. 联邦学习面临数据匮乏的挑战，影响模型训练效果，需要激励机制吸引更多数据贡献者。
  2. 论文提出一种自适应激励机制，通过Stackelberg博弈和多智能体强化学习，优化各参与方效用。
  3. 实验验证了该机制的有效性，能够稳定参与者策略，并提升联邦学习的性能。

📝 摘要（中文）

本文针对联邦学习（FL）中数据不足的问题，提出了一种面向服务的自适应激励机制，旨在最大化任务发布者（TP）、本地模型所有者（LMO）和数据收集者（workers）的效用。具体而言，论文在LMO和TP之间建立了一个Stackelberg博弈模型，TP作为领导者，LMO作为跟随者，并推导出解析纳什均衡解以最大化他们的效用。LMO和workers之间的交互被建模为一个多智能体马尔可夫决策过程（MAMDP），并通过深度强化学习（DRL）确定最优策略。此外，设计了一种自适应搜索最优策略算法（ASOSA）来稳定每个参与者的策略并解决耦合问题。大量的数值实验验证了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：联邦学习中，由于参与者数据有限或不愿共享，导致模型训练效果受限。现有激励机制可能无法有效协调任务发布者、本地模型所有者和数据收集者之间的利益，导致数据贡献不足，影响联邦学习的性能。

核心思路：论文的核心思路是从服务导向的角度出发，设计一种自适应的分层激励机制。通过Stackelberg博弈协调任务发布者和本地模型所有者的利益，通过多智能体马尔可夫决策过程和深度强化学习优化本地模型所有者和数据收集者之间的交互，从而最大化所有参与者的效用。

技术框架：整体框架包含三个主要参与者：任务发布者（TP）、本地模型所有者（LMO）和数据收集者（workers）。TP和LMO之间通过Stackelberg博弈进行交互，TP作为领导者设定激励策略，LMO作为跟随者根据TP的策略选择参与程度。LMO和workers之间通过多智能体马尔可夫决策过程进行交互，LMO根据workers的数据贡献情况给予奖励。整个过程通过自适应搜索最优策略算法（ASOSA）进行协调，以稳定各参与者的策略。

关键创新：论文的关键创新在于将Stackelberg博弈和多智能体马尔可夫决策过程相结合，构建了一个分层的激励机制。这种分层结构能够更好地模拟联邦学习中不同参与者之间的复杂关系，并实现更有效的激励。此外，自适应搜索最优策略算法（ASOSA）能够有效地解决参与者策略之间的耦合问题，提高激励机制的稳定性。

关键设计：Stackelberg博弈中，TP的效用函数考虑了模型训练的收益和激励成本，LMO的效用函数考虑了模型训练的收益和数据收集的成本。多智能体马尔可夫决策过程中，状态空间包括workers的数据贡献情况，动作空间包括LMO的奖励策略，奖励函数考虑了LMO的效用。深度强化学习算法用于学习LMO的最优奖励策略。ASOSA算法通过迭代搜索，逐步调整各参与者的策略，直到达到纳什均衡。

📊 实验亮点

论文通过数值实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高任务发布者、本地模型所有者和数据收集者的效用。与传统的激励机制相比，该方法能够更有效地激励数据贡献，从而提高联邦学习模型的性能。具体的性能提升数据在论文中给出，但摘要中未明确提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要联邦学习的场景，例如医疗健康、金融风控、智能交通等。通过有效的激励机制，可以吸引更多的数据贡献者参与联邦学习，从而提高模型训练的效果，并促进相关领域的发展。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的联邦学习场景，例如异构数据和非独立同分布数据。

📄 摘要（原文）

Recently, federated learning (FL) has emerged as a novel framework for distributed model training. In FL, the task publisher (TP) releases tasks, and local model owners (LMOs) use their local data to train models. Sometimes, FL suffers from the lack of training data, and thus workers are recruited for gathering data. To this end, this paper proposes an adaptive incentive mechanism from a service-oriented perspective, with the objective of maximizing the utilities of TP, LMOs and workers. Specifically, a Stackelberg game is theoretically established between the LMOs and TP, positioning TP as the leader and the LMOs as followers. An analytical Nash equilibrium solution is derived to maximize their utilities. The interaction between LMOs and workers is formulated by a multi-agent Markov decision process (MAMDP), with the optimal strategy identified via deep reinforcement learning (DRL). Additionally, an Adaptively Searching the Optimal Strategy Algorithm (ASOSA) is designed to stabilize the strategies of each participant and solve the coupling problems. Extensive numerical experiments are conducted to validate the efficacy of the proposed method.