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该方法的核心创新是，在加权平均过程中，不仅考虑客户端的数据量，还引入了标签的分布情况。具体来说，传统的联邦学习方法在聚合过程中，通常仅依赖于每个客户端的本地数据大小，忽略了标签分布的差异，这可能导致模型在面对异构数据分布时出现偏差，影响预测结果的准确性和可靠性。因此，这种标签感知的聚合策略能够显著改善联邦学习在数据分布不均和客户端参与有限的实际场景中的性能，尤其在医疗健康、金融风控等领域，数据的不

无人机UAV边缘计算 边缘缓存 任务卸载 多智能体强化学习 MADDPG MAPPO MADQN 策略优化 低轨卫星LEO计算卸载 RSU MEC QMiX。边缘计算是指在靠近数据源的边缘设备（如无人机、RSU、基站、卫星等）进行计算和处理，减少数据传输延迟、缓解中心服务器压力，广泛用于时延敏感型任务。

基于分布式拍卖算法的无人机集群任务分配python。

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