I detta dokument presenterar vi en extremt allmän metod för att ungefär lösa en stor familj av konvexa program där lösningen kan delas mellan olika agenter, med förbehåll för gemensam differential integritet. Denna klass omfattar bland annat problem med flera handelsflöden, allmänna fördelningsproblem och flerdimensionella Knapsack-problem. Exaktheten i vår algoritm beror på antalet begränsningar som binder mellan individer, men avgörande, är nästan oberoende av antalet primära variabler och därmed antalet agenter som utgör problemet. Allteftersom antalet agenter i ett problem ökar blir det fel vi inför ofta försumbart. Vi överväger också den miljö där agenter är strategiska och har preferenser framför sin del av lösningen. För alla konvexa program i denna klass som maximerar social välfärd, det finns en generisk minskning som gör motsvarande optimering ungefär dominerande strategi sanningsenlig genom att ladda agenter priser för resurser som en funktion av de ungefär optimala dubbla variabler, som själva beräknas under differential integritet. Våra resultat utökar avsevärt den klass av problem som är kända för att kunna lösas under både integritet och incitament begränsningar.
Hsu m.fl. REF föreslog en allmän ram för utformning av gemensamt privata algoritmer för en stor familj av konvexa optimeringsproblem.
Jointly Private Convex Programming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}