映像情報メディア学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2025-11-06 14:55
Intelligent Training Control for Hierarchical Federated Learning in Dynamic Vehicular Environments
Zhaoyang DuCelimuge WuYangfei LinJiale WuUEC
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Federated Learning (FL) has emerged as a promising solution for enabling privacy-preserving distributed model training in vehicular networks. However, the highly dynamic environment of the Internet of Vehicles (IoV) and communication constraints often result in inefficient training convergence and degraded global model performance. In this paper, we propose a Deep Q-Network (DQN)-based adaptive local training strategy tailored for hierarchical federated learning (HFL) in IoV. By formulating the training control process as a Markov Decision Process (MDP), each vehicle client dynamically determines the number of local training epochs according to real-time training feedback and network conditions. The proposed strategy is integrated into a three-tier HFL framework involving vehicles, roadside units (RSUs), and a cloud server. Extensive experiments demonstrate that our method improves final model accuracy and reduces total training time compared to existing baselines. The results confirm that adaptive control could effectively balance communication cost and model convergence in HFL systems under realistic vehicular conditions.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Federated Learning / Internet of Vehicles / Deep Reinforcement Learning / DQN / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Online edition: ISSN 2424-1970
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 IEICE-CQ IEE-CMN BCT  
開催期間 2025-11-06 - 2025-11-07 
開催地(和) 新潟大学 駅南キャンパスときめいと 
開催地(英) Tokimate 
テーマ(和) V2V/V2X、IoT/M2M、トラヒック測定/設計/制御/管理、エッジコンピューティング/負荷分散、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-CQ 
会議コード 2025-11-CQ-CMN-BCT 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Intelligent Training Control for Hierarchical Federated Learning in Dynamic Vehicular Environments 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Federated Learning  
キーワード(2)(和/英) / Internet of Vehicles  
キーワード(3)(和/英) / Deep Reinforcement Learning  
キーワード(4)(和/英) / DQN  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 杜 兆陽 / Zhaoyang Du / ト チョウヨウ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 策力 木格 / Celimuge Wu / チリ ムゲ
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 林 楊菲 / Yangfei Lin / リン ヨウヒン
第3著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 呉 佳楽 / Jiale Wu / ゴ カラク
第4著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第21著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第21著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第22著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第22著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第23著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第23著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第24著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第24著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第25著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第25著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第26著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第26著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第27著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第27著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第28著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第28著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第29著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第29著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第30著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第30著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第31著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第31著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第32著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第32著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第33著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第33著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第34著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第34著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第35著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第35著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第36著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第36著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2025-11-06 14:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IEICE-CQ 
資料番号  
巻番号(vol) vol.49 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[映像情報メディア学会ホームページ]


ITE / 映像情報メディア学会