一种将联邦学习与区块链相结合以增强车载网络 (FBVN) 边缘智能的新范式可以使基于延迟敏感的深度神经网络的应用程序能够以分布式模式执行。然而，FBVN 中复杂的环境使得传统方法更难以最小化系统延迟。在本文中，我们对 FBVN 中每辆自动驾驶汽车 (AV) 的训练和传输延迟以及区块链边缘侧的共识延迟进行建模。考虑到动态和时变的无线信道条件、不可预测的误包率和不稳定的数据集质量，我们采用双深度 Q ...