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朱利安·萨沃;朱利安·维昂;Sylvain Piechowiak;勒内·曼迪奥;松井俊弘;平山、胜都;Makoto Yokoo公司;沙克雷·埃尔曼;马吕斯·西拉吉

分布式约束推理中的隐私随机博弈。 （英语） Zbl 1460.68121号

安。数学。Artif公司。智力。 88，第7号，691-715（2020）.
摘要：在这项工作中，我们利用效用和博弈论，通过研究代理如何牺牲解决方案质量来保护隐私，来探讨分布式约束推理中的隐私问题。我们提出了分布式约束推理中隐私的实用定义，详细说明了其不同含义，并给出了模型和求解器及其属性。然后，我们展示了如何将具有隐私要求的分布式约束优化中的重要步骤建模为规划问题，更具体地说，建模为随机博弈。我们根据几个标准进行了实验，验证了我们方法的兴趣。

引用于2文件

MSC公司：

68T42型 Agent技术与人工智能
68第27页 数据隐私
68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
第91页第15页 随机对策，随机微分对策

关键词：

隐私;约束推理;分布式系统;功利主义代理人
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Savaux}等人，《数学年鉴》。Artif公司。智力。88，第7号，691--715（2020；Zbl 1460.68121）
全文： 内政部

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