TY - A2的刘Jia-Bao AU -胡,荣盟——张Binru PY - 2021 DA - 2021/10/28 TI -一个隐私屏蔽在线分布式优化学习算法在时变的不平衡标识SP - 6115451六世- 2021 AB -探讨约束的分布式优化问题通过微分隐私底层网络的图示不平衡的标识。为了解决这样的问题,我们首先提出一个不同的私人网络分布式算法通过注射拉普拉斯噪声自适应可调。该算法不仅可以保护参与者的隐私的前提下一个受信任的第三方,但也实现在更一般的时变不平衡的标识。在较弱的条件下,我们表明,该算法可以实现一次线性期望的遗憾对于一般局部凸目标函数。结果表明,有一个优化的准确性和隐私级别之间的权衡。最后,进行数值模拟来验证该算法的效率。SN - 2314 - 4629 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6115451 - 10.1155 / 2021/6115451摩根富林明数学杂志PB - Hindawi KW - ER