本文提出了一种新的分布式机器学习结构——弹性虚拟化联邦学习（EV-FL），通过动态多服务联邦学习（DMS-FL）提高联邦学习效率。研究引入用户移动模型，优化用户调度和资源分配，减少训练延迟。模拟结果表明，该方法在用户移动情况下表现优越，提升了训练效率。