申诉聚焦多主体数据中默算力 - 电力跨域协同优化，主要实质包括商讨布景、要道挑战、立异点、模子决议、算例分析及论断瞻望。

1. 数据中心能耗近况：数字经济时间数据中心能耗宏大且握续增长，如ChatGPT兴起使其能耗飙升，掂量异日好意思国数据中心电力残害占比将显耀升迁。

2. 筹画任务特质：任务类型种种，在线任求实时性强、筹画轻量可转化，离线任务处理时长、依赖强、转化难，在时空维度具纯真性。

3. 时间发展基础：Cloud Orchestration时间为多云数据中心协作提供撑握，可结束跨域协同转念，镌汰本钱，结束资源互济。

要道挑战

1. 大限度筹画任务转念：任务具有大限度、高并发和复杂依赖干系，转念濒临强随即、非线性和NP - hard问题。

2. 多云诡秘安全保护：蚁合式协同转念需数据中心间分享信息，但存在交易竞争，要道数据诡秘保护条目高。

3. 多主体个性化决策：不同主体转念决策和任务到达方式分辩大，数据非寂寥同踱步，导致个体决策易偏离最优解。

立异点

1. 忽视联邦强化学习活动，结束跨地域阛阓信号起初下的电 - 算协同优化。

2. 适配大限度任务转念模子，会通图神经集聚，保证任求实行逻辑，基于分散式联邦强化学习框架保护诡秘。

3. 重构亏空函数，融入异质信息，结束磋商多云数据中心特征的优化决策。

模子决议

1. 模子框架：将云数据中心运营商视为智能体，基于任务和电价信息决策，通过踱步式联邦学习框架及个性化腹地更新学习转念战术。

2. Dec - POMDP建模：状态包括任务、资源、电价和时刻信息；行为有任务转化和资源分派；奖励涵盖任务收益、能耗本钱、转化本钱和超时刑事职守；状态转化具笃定性。

3. 踱步式联邦强化学习框架：基于DTDE框架的FRL活动，包括腹地更新磨砺、局部参数团聚更新和团聚模子参数回传门径，科罚诡秘安全问题。

4. 个性化亏空函数重构：重构局部亏空函数，均衡腹地和全局特征更新权重，靠近个体决策最优目的，阐扬算法敛迹性。

算例分析

1. 设态度景：3个不同主体数据中心在阛阓信号疏通下跨地域协同转念，任务到达和电价踱步互异，给出云数据中心参数。

2. 协同任务转念后果：所提活动可依电价和资源现象转化任务，镌汰本钱，升迁纯真性，以数据中心3为例展示微不雅转念逻辑。

3. 活动比较：与蚁合转念和齐备分散转念活动比较，所提活动保证优化后果，敛迹速率更快，总本钱更低，DDL违背率更低。

4. 个性化决策影响：磋商异质信息结束个性化决策，能耗踱步更契合电价特征，本钱和DDL违背率更低。

忽视踱步式联邦学习框架转念决议，结束多主体数据中心协同优化和纯真性开释，异日可拓展算力场景，探究交易方式和利益分派机制。

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