FedRSPO+：面向决策的异构联邦学习算法
原文标题：FedRSPO+: A Heterogeneity-aware Algorithm for Decision-focused Federated Learning
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论文提出 FedRSPO+，一个面向决策聚焦学习（DFL）的异构感知联邦学习框架，基于正则化预测-优化代理 RSPO+，通过对决策映射做投影平滑来稳定客户端更新与聚合。作者证明了 RSPO+ 对决策误差与遗憾的上界，并推导出不依赖强凸性的跨客户端异构性界。在背包、最短路与真实能源定价任务上验证了平滑机制对稳定协同决策学习的价值。
- 问题
- 决策聚焦学习多假设集中式数据，联邦场景下目标与可行集异构会破坏训练稳定。
- 方法
- FedRSPO+ 基于正则化预测-优化代理 RSPO+，用投影平滑决策映射并给出异构性界。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 跨机构协同决策训练有了稳定框架，适合能源定价等分布式优化场景。
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