联邦学习是一种保护用户隐私的分布式机器学习方法。本文提出了用户移动模型，并开发了用户调度和资源分配方法，以减少训练延迟。模拟结果表明，该算法在用户移动情况下的性能优于现有基线算法，提升了训练效果。

联邦学习是一种高效的分布式机器学习方法，通过用户端的迭代本地模型训练和中央服务器端的全局模型聚合，保护用户的隐私。本文介绍了引入用户移动模型的联邦学习方法，并开发了用户调度和资源分配方法，以减小训练延迟。模拟结果显示，该算法相比基线算法具有更好的性能，用户移动可以提高训练性能。