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摘要：本发明提供用户隐私保护驱动的计算卸载方法及系统。方法包括：引入了隐私熵的概念来量化用户隐私的保护程度；考虑用户的卸载决策对服务体验的影响，将问题建模为多目标优化问题；权衡隐私保护与服务体验的重要性，采用帕累托方法结合改进的多目标蝙蝠算法来求得合适的任务分配策略。本发明解决了在边缘环境中进行任务卸载时，易发生用户隐私泄露的技术问题。
主权项：1.用户隐私保护驱动的计算卸载方法，其特征在于，所述方法包括：S1、设置网络模型及网络模型角色，其中，所述网络模型角色包括：用户、边缘服务器以及攻击者；S2、对网络模型进行抽象操作，利用预置三元组定义任务集、边缘服务器，其中，所述预置三元组包括：任务集三元组、服务器三元组；S3、进行优化目标建模操作，以构建隐私模型、时间能耗模型，以处理得到任务集卸载总时延、边缘服务器卸载总能耗，利用预置分散任务卸载策略，求取并根据隐私熵，以将任务分散卸载至各所述边缘服务器，获取并根据所述用户的卸载决策信息、对服务体验影响信息，将卸载问题建模为多目标优化问题；S4、针对所述多目标优化问题，进行排序操作、合并操作，求取所述边缘服务器的服务器排序合并结果，据以分配同等比例卸载任务，根据所述任务集卸载总时延、所述边缘服务器卸载总能耗以及所述隐私熵，寻获当前最优解，获取并调优帕累托前沿，改进并利用多目标蝙蝠算法进行全局探索操作、局部搜索操作，迭代产生新解，以逼近所述帕累托前沿。
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百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 用户隐私保护驱动的计算卸载方法及系统
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