本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的微網(wǎng)群請求動態(tài)遷移調(diào)度方法及裝置，包括：對包括微網(wǎng)群設(shè)備和邊緣計算設(shè)備的微網(wǎng)群系統(tǒng)進行初始化；各個微網(wǎng)群設(shè)備利用深度強化學(xué)習(xí)方法并基于本地歷史運行數(shù)據(jù)對本地學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練后的模型參數(shù)和本地訓(xùn)練次數(shù)發(fā)送邊緣計算設(shè)備；邊緣計算設(shè)備基于本地訓(xùn)練次數(shù)對接收到的模型參數(shù)進行聚合以更新請求評估模型，并將更新后的請求評估模型發(fā)送各微網(wǎng)群設(shè)備；微網(wǎng)群設(shè)備根據(jù)更新后的請求評估模型，在請求調(diào)度決策時以最大化長期效益期望為目標預(yù)測資源分配策略，資源分配策略包括請求遷移決策和資源單元數(shù)量決策。本發(fā)明可以在節(jié)省傳輸開銷保證了數(shù)據(jù)隱私與安全的同時，也還確保了決策的準確高效。