協調型エッジコンピューティングシステムは、モバイルエッジコンピューティングの性能を向上させるのに有利ですが、タスクのオフロードの過程で、ユーザーは深刻なプライバシーリスクに直面しています。この問題を解決するために、私たちは協調型エッジコンピューティングシステムにプライバシー保護を考慮した遅延最適化タスクオフロードアルゴリズム（PPDO）を設計しました。位置と使用モードの2種類のプライバシーを考慮して、ユーザープライバシーを保護するためにエッジサーバーを妨害するプライバシータスクモデルを構築しました。プライバシー保護による追加の遅延問題を解決するために、プライバシーを保護しながら遅延を可能な限り減らすために、マルコフ決定過程に基づいたポリシーイテレーションアルゴリズムを採用しました。また、マルコフ決定過程の解を高速化するために、アクションセットの最適化を改善したPPDOを実現しました。最後に、EUAデータセットを使用してシミュレーション実験を行いました。その結果、既存のアルゴリズムと比較して、PPDOは最小遅延でプライバシー保護と遅延最適化の最適なバランスを実現しました。さらに、改良後のPPDOアルゴリズムの利点と欠点を研究しました。

協調型エッジコンピューティング; タスクオフロード; プライバシー保護; マルコフ決定過程