Si bien los sistemas de cálculo colaborativo en el borde contribuyen a mejorar el rendimiento del cálculo en el borde móvil, los usuarios se enfrentan a un grave problema de divulgación de la privacidad durante el proceso de descarga de tareas. Para resolver este problema, hemos diseñado un algoritmo de optimización del retraso percibido de la protección de la privacidad para la descarga de tareas (PPDO) en un sistema de cálculo colaborativo en el borde. Teniendo en cuenta la privacidad relacionada con la ubicación y el modo de uso, hemos establecido un modelo de tareas privadas para interferir con los servidores en el borde con el fin de proteger la privacidad de los usuarios. Para resolver el problema del retraso adicional debido a la protección de la privacidad, utilizamos un algoritmo de iteración estratégica basado en un proceso de decisión de Markov para minimizar tanto como sea posible el retraso mientras se protege la privacidad. Además, para acelerar la resolución del proceso de decisión de Markov, mejoramos el PPDO optimizando el conjunto de acciones. Finalmente, realizamos una simulación con el conjunto de datos EUA. Los resultados muestran que, en comparación con los algoritmos existentes, el PPDO logró el mejor equilibrio entre la protección de la privacidad y la optimización del retraso con un mínimo de costos. Además, estudiamos las ventajas y desventajas del algoritmo PPDO mejorado.

cálculo colaborativo en el borde; descarga de tareas; protección de la privacidad; proceso de decisión de Markov