发明专利已授权

一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法

Name: 一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2022116977143
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211697714.3 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2022-12-28

公开号

CN116167500B

公开日

2025-10-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06F17_16 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

分布式机器学习, 联邦学习, 隐私保护数据挖掘, 智能决策系统, 物联网协同计算

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摘要

本发明公开了一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法，涉及到多智能体协同控制技术领域，搭建分布式在线优化问题数学模型；根据所有节点当前决策所产生的代价与事后最优固定决策所产生的代价之间的差异构建在线优化方法性能评估指标；引入差分隐私机制和强盗反馈机制来设计分布式在线优化算法，并根据所设计的分布式在线算法迭代求解所述分布式优化模型。使用强盗反馈机制来解决一个具有时变代价函数的分布式在线问题，对真实的梯度信息进行估计，从而指导决策变量的更新，使其适用于应用昂贵或不可能的梯度计算；差分隐私机制使得节点之间交互的信息被符合拉普拉斯分布的随机噪声所摄动，有效的解决了分布式在线优化中的隐私问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116167500B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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