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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116167500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211697714.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法是由赵中原;杨志强;贾红云;王燕设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法，其特征在于；包括以下步骤： S1、利用多智能体系统搭建分布式在线优化问题数学模型； S2、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； S3、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得到分布式优化模型，具体的： 基于差分隐私机制对每个节点的状态进行摄动，根据不同的隐私水平生成相应的随机噪声，并利用该噪声对节点的状态进行摄动，其表达式为： 其中，是符合拉普拉斯分布的随机噪声，节点摄动后的状态，节点之间利用摄动后的状态进行通信； 根据强盗反馈机制构建梯度估计器，定义如下： 其中，表示维度，是勘探参数，是一个均值为零的单位随机变量； 根据差分隐私机制和强盗反馈机制设计的分布式在线优化算法迭代公式如下： 其中，为更新后的节点状态；表示在集合上的投影；为正数；表示步长，满足；为节点在时刻的辅助变量，其迭代规则如下： 为行随机邻接矩阵和列随机邻接矩阵中的元素，构造规则如下： 其中，是节点内邻的个数，是节点外邻的个数，随着迭代次数的增加，当时，最终能够得到准确的优化结果。

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