RFedAGS可以擴展到處理非i.i.d.數據分佈的情況，但這需要額外的假設和分析。首先，必須假設每個代理的本地數據分佈在某種程度上是可預測的，這樣才能夠設計出有效的聚合策略。其次，可能需要引入額外的正則化技術，以防止模型在非i.i.d.數據上過擬合。此外，對於非i.i.d.數據，可能需要對每個代理的更新進行加權，以反映其數據的質量和數量。這樣的加權策略可以幫助模型更好地學習全局特徵，而不僅僅是局部特徵。最後，對於收斂性分析，可能需要考慮更複雜的收斂條件，以確保在非i.i.d.環境下RFedAGS仍然能夠達到理想的收斂速度。