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Differential Privacy Consensus in Dynamic Topologies: Performance Analysis and Optimization
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AI
DOI：10.1109/TCSI.2025.3599614.png)
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摘要
En 中文
本文研究了动态拓扑下一类多智能体系统的差分隐私共识问题。为满足功耗要求，提出了一种随机通信策略，其中每个智能体以不同概率向其邻居发送数据。为分析时变拓扑和智能体间耦合强度对系统性能的影响，建立了差分隐私共识系统几乎必然收敛的充要条件。此外，还研究了系统的收敛速度和收敛精度。通过将通信成本和拓扑特性表述为约束问题，提出了一种用于差分隐私共识系统快速收敛的凸优化算法。另外，分析了智能体的差分隐私性，并推导出实现收敛精度与隐私水平之间权衡的最优噪声参数。通过数值仿真验证了所提方法的有效性。
Keyword:
Dynamic topology
average consensus
differential privacy
convergence
trade-off
期刊
I
IF:
0
论文数:
268
被引数:
0
机构
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