【摘 要】
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近年来,随着互联网的普及,信息工业化技术得到高速的发展,数据存储和数据挖掘技术的突破性进步,让基于物联网-大数据-云计算的分布式系统成为当下发展的趋势。其中,分布式优化对于许多分布式系统的设计、部署和功能具有极其重要的意义。分布式优化中,个体之间通过网络进行通信和协调,协作地完成计算任务。在大多数的分布式优化算法中,这种信息交互是显式的,当交互的信息中包含个体敏感数据时,很容易造成隐私泄露。同时,
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近年来,随着互联网的普及,信息工业化技术得到高速的发展,数据存储和数据挖掘技术的突破性进步,让基于物联网-大数据-云计算的分布式系统成为当下发展的趋势。其中,分布式优化对于许多分布式系统的设计、部署和功能具有极其重要的意义。分布式优化中,个体之间通过网络进行通信和协调,协作地完成计算任务。在大多数的分布式优化算法中,这种信息交互是显式的,当交互的信息中包含个体敏感数据时,很容易造成隐私泄露。同时,由于环境中存在不确定性,个体的成本函数和网络拓扑容易发生改变。针对以上两个问题,本文分别提出具有隐私保护的分布式在线对偶平均算法(ODDA-PP)和具有隐私保护的切换网络平均共识算法。首先,基于现有的分布式在线对偶平均算法(ODD),提出权重分解机制,通过合理的将权重分解为权重对,结合Paillier Cryptosystem,利用加法同态的性质,在不需要第三方协助的情况下实现了隐私保护。对ODDA-PP算法进行理论推导和数值仿真,证明了 ODDA-PP算法具有O((?))的Regret界。其次,为解决切换网络中隐私保护的问题,提出具有隐私保护的切换网络平均共识算法。通过状态分解机制,将个体的真实状态分解为显式状态和隐式状态,利用改进的更新规则,不仅个体的真实状态受到隐私保护,而且收敛性分析和数值仿真表明,所有个体均能够收敛到精确的平均共识,不损失最终平均共识值的精度。本文设计的两种算法不仅可以在不影响解决方案最优解的情况下提供隐私保护,而且实现了对分布式优化中数据的实时处理,增强了分布式系统的数据安全性。理论和仿真证明了两种算法具有高效率和低计算复杂度,分析表明:权重分解和状态分解机制并不影响算法的收敛,算法的收敛速度取决于底层网络拓扑的连通性,可以通过设计网络拓扑来提高算法的执行效率。图[27]表[0]参[48]
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