差分隐私和通信高效的分布式非凸优化算法
摘要：隐私保护下的分布式优化问题的研究 限制通信条件下，每个代理的目标是在保持其成本函数私有的同时最小化所有代理成本函数的总和。为此，我们提出了两种在压缩通信下实现差分隐私的分布式算法。我们证明了所提出的算法在平滑（可能非凸）成本函数下实现了次线性收敛，并在全局成本函数进一步满足Polyak-Lojasiewicz条件时实现了线性收敛，即使在具有边界相对压缩误差的一般类压缩器情况下也是如此。此外，我们严格证明了所提算法保证了ε-差分隐私。需要注意的是，ε-差分隐私的定义比文献中使用的(ε,δ)-差分隐私的定义更为严格。通过仿真实验展示了我们提出方法的有效性。
作者：Antai Xie, Xinlei Yi, Xiaofan Wang, Ming Cao, and Xiaoqiang Ren
论文ID：2307.16656
分类：Optimization and Control
分类简称：math.OC
提交时间：2023-08-01