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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利无中心分布式网络优化训练方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116582863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310594776.X，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权无中心分布式网络优化训练方法、装置、设备及介质是由廖义伟;濮实设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本无中心分布式网络优化训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及通信技术领域，具体涉及一种无中心分布式网络优化训练方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于无中心分布式网络中N个分布式节点之间的连接关系，获取随机混合矩阵，并获取预设的初始化参数，以及获取所述N个节点中第i个节点的初始模型，从满足预设通信压缩条件的至少一个压缩算法中确定目标压缩算法；基于行随机混合矩阵、初始化参数和目标压缩算法对第i个节点的初始模型进行迭代训练，在满足训练停止条件时，得到训练后的第i个节点的模型。该方案适用于包含相对和绝对压缩误差的一般化通信压缩假设，从而可以选择出更加合适的压缩方法，使得在降低通信成本的前提下提升通信效率。

本发明授权无中心分布式网络优化训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无中心分布式网络优化训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于所述无中心分布式网络中N个分布式节点之间的连接关系，获取随机混合矩阵，所述随机混合矩阵包括行随机混合矩阵和列随机混合矩阵，N为大于1的整数； 获取预设的初始化参数，并获取所述N个分布式节点中第i个节点的初始模型，i大于0且小于N； 从满足预设通信压缩条件的至少一个压缩算法中确定目标压缩算法，所述预设通信压缩条件包括以下至少一项：相对误差压缩条件、绝对误差压缩条件；其中，所述从满足预设通信压缩条件的至少一个压缩算法中确定目标压缩算法，包括：基于所述至少一个压缩算法中每个压缩算法对应的一组收敛参数，得到每个压缩算法对应的收敛速率；基于每个压缩算法的收敛速率，从所述至少一个压缩算法中确定出最大收敛速率对应的压缩算法；在最大收敛速率对应的压缩算法满足网络带宽和系统计算资源时，将最大收敛速率对应的压缩算法确定为所述目标压缩算法； 基于所述随机混合矩阵、所述初始化参数和所述目标压缩算法对所述第i个节点的初始模型进行迭代训练； 在满足训练停止条件时，得到训练后的所述第i个节点的模型。

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