本研究提出了一种新算法FedHSA，旨在解决时间相关数据下的异质联邦随机近似问题。该算法保证收敛，并实现样本复杂度的线性加速，为协作强化学习和优化提供了理论基础。

Achieving Tighter Finite-Time Rates for Heterogeneous Federated Stochastic Approximation under Markovian Sampling
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