Aunque los sistemas de cálculo colaborativo en el borde contribuyen a mejorar el rendimiento del cálculo móvil en el borde, los usuarios se enfrentan a un grave problema de filtración de la privacidad durante el proceso de descarga de tareas. Para resolver este problema, hemos diseñado un algoritmo de optimización del retraso de protección de la privacidad de la descarga de tareas (PPDO) en sistemas de cálculo colaborativo en el borde. Teniendo en cuenta la privacidad de la ubicación y los modos de uso, hemos creado un modelo de tareas privadas para interferir con los servidores de borde para proteger la privacidad de los usuarios. Para resolver el problema del retraso adicional asociado a la protección de la privacidad, se aplicó un algoritmo de iteración de estrategia basado en el proceso de decisión de Markov para reducir el retraso tanto como sea posible mientras se protege la privacidad. Además, para acelerar el proceso de resolución del proceso de decisión de Markov, se utilizó un grupo de acciones optimizado para mejorar el PPDO. Por último, se realizaron experimentos de simulación utilizando el conjunto de datos EUA. Los resultados mostraron que en comparación con los algoritmos existentes, el PPDO logra el mejor equilibrio entre la protección de la privacidad y la optimización del retraso con un mínimo de retraso. Además, estudiamos las ventajas y desventajas del algoritmo mejorado del PPDO después de la optimización.

Cálculo colaborativo en el borde; Descarga de tareas; Protección de la privacidad; Proceso de decisión de Markov