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胡金辉;陈、郭;李华清;黄廷文;冉，梁

在定向网络上实现差分私有完全分散经济调度的线性收敛。 （英语） Zbl 07833455号

信息科学。 642，文章ID 119199，23 p.（2023）.
摘要：隐私保护方法在保护代理的成本函数在调度过程中不被披露方面发挥着不可或缺的作用。在本文中，我们的目标是以完全分散和隐私保护的方式解决多智能体系统上的经济调度问题。基于行和列随机权重矩阵，我们首先设计了一个完全分散的算法，该算法不需要任何隐私屏蔽技术，即F-Deed，用于求解一类定向网络上的结构化EDP。我们进一步考虑了一个不利的情况，即潜在攻击者包括诚实但谨慎的对手和外部窃听者尝试推断或窃取所有代理的本地成本函数，以实现其恶意目标。为了保护代理的本地代价函数不受差分攻击，通过使用局部差分隐私（LDP）增强F-Deed，开发了一种差分私有算法，称为DPF-Deed。为了获得LDP，DPF-Deed将F-Deed的梯度跟踪器分解为两个子跟踪器，其中一个子跟踪仪对任何其他代理都是不可见的，并用拉普拉斯噪声掩盖分解后的梯度。在标准假设下，理论分析验证了DPF-Deed能够实现线性收敛，并通过分析网络一致性误差、最优间隙和梯度跟踪误差之间的收缩关系，明确了LDP和收敛精度之间的折衷。基于改进IEEE-14和IEEE-118总线系统的（动态）EDP的案例研究验证了理论结果。

MSC公司：

68倍 计算机科学
93至XX 系统论；控制

关键词：

分散经济调度;定向网络;约束优化;本地差异隐私;线性收敛
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\textit{J.Hu}等人，《信息科学》。642，文章ID 119199，23 p.（2023；Zbl 07833455）
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