联邦强化学习算法: 基于注意力的分布式训练

该算法是一种分布式强化学习算法，用于在联邦学习环境中训练全局模型参数。以下是对每个步骤的详细解释：

初始化每个代理的本地模型参数'w_k'。这一步是为每个代理初始化其本地模型的参数，以便开始训练。
在中央服务器上初始化全局模型参数'W'。这一步是为中央服务器初始化全局模型的参数，以便用于聚合本地模型参数。
初始化每个数据点'i'在代理'k'上的注意力分数'A_ik'。这一步是为每个数据点在每个代理上初始化注意力分数，用于后续的注意力机制。
对于每个时间步't'从1到'T'：这一步是对算法进行'T'次迭代，以在每个时间步中更新模型参数。
对于每个本地代理'k'：这一步是对每个本地代理进行迭代，以更新其本地模型参数。
观察每个模态'j'的当前状态's_ij'。这一步是代理观察当前的状态，以便根据当前状态选择动作。
基于从'Q'函数派生的策略选择动作'a_t'。这一步是代理根据当前模型参数和当前状态选择动作。
观察奖励'r_t'和下一个状态's'_i,j'。这一步是代理观察从环境中获得的奖励和下一个状态。
计算TD误差'δ'。这一步是根据当前状态、动作和奖励计算时间差分误差。
更新'Q'函数参数。这一步是使用时间差分误差更新'Q'函数的参数，以便更好地估计状态-动作值函数。
更新注意力分数'A_ikj'。这一步是根据时间差分误差的绝对值更新注意力分数，以便调整每个数据点对全局模型的影响力。
将本地模型参数'w_k'和注意力分数'A_ikj'发送到中央服务器。这一步是将每个代理的本地模型参数和注意力分数发送到中央服务器，以进行全局模型的聚合。
对于每个数据点'i'：这一步是对每个数据点进行迭代，以检查其在全局模型中的影响力。
如果对于代理'k'，满足'P_k(1/m)Σ_j A_ikj/K < θ'，则减少数据点'i'在全局模型中的影响力。这一步是根据数据点的注意力分数来决定是否减少其在全局模型中的影响力。
聚合本地模型参数以更新全局参数'W'。这一步是根据每个代理的本地模型参数，使用加权平均的方式更新全局模型参数。
将更新后的全局模型参数'W'发送到本地代理。这一步是将更新后的全局模型参数发送回每个本地代理，以便用于后续的本地模型优化。
对于每个本地代理'k'：这一步是对每个本地代理进行迭代，以对其本地模型进行微调。
使用全局模型进行本地模型微调。这一步是使用更新后的全局模型参数对本地模型进行微调，以获得更好的性能。
如果'P(W_t+1) - P(W_t) < ε'，则停止迭代。这一步是根据全局模型的性能变化来判断是否停止迭代。
返回训练后的全局模型参数'W'。这一步是将训练后的全局模型参数返回作为算法的输出。