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Energy-Aware Device Scheduling for Joint Federated Learning in Edge-assisted Internet of Agriculture Things

计算机科学 边缘计算 GSM演进的增强数据速率 调度(生产过程) 边缘设备 分布式计算 能源消耗 稀缺 地铁列车时刻表 计算机网络 数学优化 人工智能 云计算 操作系统 生物 经济 微观经济学 数学 生态学
作者
Chong-Jen Yu,Shuaiqi Shen,Kuan Zhang,Hai Zhao,Yeyin Shi
标识
DOI:10.1109/wcnc51071.2022.9771547
摘要

Edge-assisted Internet of Agriculture Things (Edge-IoAT) connects massive smart devices managed by edge nodes to collect crop data for distributed computing, such as federated learning, to guide agricultural production. In Edge-IoAT, data are cooperatively collected by edge nodes and the server, i.e., vertically partitioned. In addition, sample size and distribution are different for edge nodes, i.e., horizontally partitioned. Existing federated learning frameworks are not applicable for Edge-IoAT because they do not consider both types of data partitioning simultaneously. Moreover, the excessive energy consumption may cause premature interruption of model training, and spectrum scarcity prevents a portion of edge nodes from communicating with the server. Given limited energy and communication resources, training accuracy relies on how to schedule devices. In this paper, we first propose a joint federated learning framework for Edge-IoAT to cope with both vertically and horizontally partitioned data. After that, we formulate an energy-aware device scheduling problem to assign communication resources to the optimal edge node subset for minimizing the global loss function. Then, we develop a greedy algorithm to find the optimal solution. Experiments in a Nebraska farm show that the proposed framework with energy-aware device scheduling achieves a fast convergence rate, low communication cost, and high modeling accuracy under resource constraints.
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