摘要：在本文中，我们提出了一个创新的联邦学习启发的进化框架。其主要新颖性是，这是第一次使用进化算法直接执行联合学习活动。进一步的新颖性存在于以下事实，即与文献中的其他联合学习框架不同，我们的人可以同时处理机器学习中的两个相关问题，即解决方案的数据隐私和解释性。我们的框架由主/从方法组成，其中每个从包含本地数据，保护明智的私人数据，并利用进化算法来生成预测模型。主人通过奴隶分享了每个从属上出现的本地学到的模型。共享这些本地模型会导致全球模型。由于数据隐私和可解释性在医学领域非常重要，因此通过利用语法进化算法来预测算法以预测糖尿病患者的未来葡萄糖值。通过将所提出的框架与不发生本地模型交换的另一个框架进行比较，通过将所提出的框架进行比较，可以通过实验评估这种知识共享过程的有效性。结果表明，所提出的方法的性能更好，并证明了其共享过程的有效性，用于出现在个人糖尿病管理的本地模型，可作为有效的全球模型。此外，统计分析揭示了模型交换相对于未发生交换的情况的统计优势。考虑到不参与学习过程的其他受试者，我们的框架发现的模型比没有知识共享的模型显示出更高的概括能力：知识共享提供的改进等于精度约为3.03％，召回率为1.56％，f 1的3.17％，对于准确性，f 1.3.17％。