线性收敛兼顾隐私
提出一种基于状态分解和差分隐私的分布式加速资源分配算法，在通用有向网络中实现隐私保护的同时保持线性收敛。
Zhang, Keke · Lü, Qingguo · 廖晓峰 · 李华青 · Huang, Tingwen
IEEE Transactions on Consumer Electronics 2025
通过引入参数化动量方法，算法在一般有向网络中实现线性收敛，显著快于无动量的分布式资源分配方法。
采用差分隐私策略并结合状态分解方案，节点在通信中不需要传输真实状态，从而保护个体信息不被其他节点或窃听者获取。
理论分析明确了隐私水平与收敛精度之间的定量权衡，用户可以根据需求在两者之间灵活选择。