發(fā)布時間：2021-11-23 01:47

　　近年來,多智能體系統(tǒng)分布式協(xié)同控制算法的一致性研究在各個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,如智能機器人控制、交通車輛管制、網(wǎng)絡(luò)的資源分配等。由于分布式一致性算法要求每個智能體都需要與其鄰居節(jié)點交換各自的狀態(tài)信息然后根據(jù)當(dāng)前鄰居節(jié)點的狀態(tài)以及自己狀態(tài)信息更新自己下一個時刻的狀態(tài)。如果交換的信息中包含需要保護(hù)的敏感信息,那么信息交流最終可能會導(dǎo)致智能體的隱私泄露這一問題。為了防止這個問題的出現(xiàn),目前許多相關(guān)的研究人員提出了一些有效的保護(hù)隱私的方法:如加密技術(shù)、訪問控制技術(shù)、匿名算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則隱藏計算等,而差分隱私方法的提出為解決多智能體系統(tǒng)的隱私泄露問題提出了新思路:在對某些需要保護(hù)的信息查詢結(jié)果中加入拉普拉斯噪聲后再進(jìn)行信息發(fā)布,使得訪問數(shù)據(jù)的用戶無法推斷出每個智能體的確切值�；谝陨蠁栴}本文主要研究了關(guān)于多智能體系統(tǒng)的差分隱私保護(hù)及一致性收斂分析,主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:（1）首先研究了基礎(chǔ)的多智能體平均一致性算法,提出了達(dá)到平均一致需要滿足的充要條件以及當(dāng)算法實現(xiàn)一致時存在的安全問題:當(dāng)部分智能體的數(shù)據(jù)信息被公開時會招致的隱私泄露問題的出現(xiàn)。為了解決此類問題,采用差分隱私中的Laplace機制的... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 多智能體一致性研究現(xiàn)狀
    1.3 差分隱私研究現(xiàn)狀
    1.4 主要內(nèi)容及創(chuàng)新點
第二章 預(yù)備知識
    2.1 基本符號定義
    2.2 圖論
    2.3 拉普拉斯分布
    2.4 凸函數(shù)
    2.5 差分隱私基本概念
        2.5.1 Laplace 機制
        2.5.2 指數(shù)機制
    2.6 一致性及收斂速度
    2.7 希爾伯特空間
    2.8 本章小結(jié)
第三章 多智能體系統(tǒng)的差分隱私平均一致研究
    3.1 引言
    3.2 問題描述
    3.3 算法設(shè)計
    3.4 一致性分析與隱私保護(hù)性分析
        3.4.1 平均一致分析
        3.4.2 隱私性分析
    3.5 仿真實例
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于零梯度和的優(yōu)化一致及差分隱私保護(hù)
    4.1 引言
    4.2 問題描述
    4.3 算法描述
    4.4 主要結(jié)果分析
        4.4.1 零梯度和優(yōu)化一致分析
        4.4.2 隱私性分析
    4.5 仿真實例
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間已發(fā)表的論文



本文編號：3512871