要進一步提高HFEL系統在異質性環境下的魯棒性，可以採取以下幾個策略。首先，針對系統異質性，應該實施動態資源分配策略。這意味著根據每個邊緣設備的實時性能指標（如計算能力、通信帶寬和能量消耗）來調整資源分配，確保每個設備都能在其能力範圍內進行有效的模型訓練。
其次，針對數據的統計異質性，可以採用數據增強技術和模型集成方法。這些技術可以幫助模型更好地適應不同設備上收集的非獨立同分佈（non-IID）數據，從而提高模型的泛化能力和魯棒性。此外，通過引入多樣化的本地訓練策略，讓不同設備根據其數據特性進行個性化的模型更新，也能進一步提升整體系統的魯棒性。
最後，進行定期的模型同步和更新，並在模型聚合過程中引入共識機制，可以有效減少由於設備性能差異和數據分佈不均所引起的模型偏差，從而提高HFEL系統的穩定性和可靠性。