Embora os sistemas de computação de borda colaborativa sejam benéficos para melhorar o desempenho da computação de borda móvel, os usuários enfrentam sérios riscos de privacidade durante o processo de descarga de tarefas. Para resolver este problema, projetamos um algoritmo de descarga de tarefas de otimização de atraso com proteção de privacidade (PPDO) em sistemas colaborativos de computação de borda. Ao considerar dois tipos de privacidade, localização e modo de uso, estabelecemos um modelo de tarefas de privacidade para interferir com o servidor de borda a fim de proteger a privacidade do usuário. Para resolver o problema adicional de atraso causado pela proteção de privacidade, adotamos um algoritmo de iteração de políticas baseado em processo de decisão de Markov para proteger a privacidade e reduzir o atraso o máximo possível. Além disso, para acelerar a resolução do processo de decisão de Markov, implementamos um PPDO otimizado através da melhoria do conjunto de ações. Por fim, realizamos experimentos de simulação utilizando o conjunto de dados EUA. Os resultados mostram que, em comparação com algoritmos existentes, o PPDO atingiu o melhor equilíbrio entre proteção de privacidade e otimização de atraso com o menor atraso. Além disso, estudamos as vantagens e desvantagens do algoritmo PPDO aprimorado.

Computação de borda colaborativa; Descarga de tarefas; Proteção de privacidade; Processo de decisão de Markov