摘要

本文针对车辆社交网络中的高效安全数据调度问题，提出了一种基于Q-learning的算法。该算法通过构建神经网络增强数据处理能力，并在数据传输阶段采用Q-learning范式优化信息交换，同时通过差分隐私保护通信过程中的隐私。实验对比表明，该算法在车辆社交网络环境中相较于现有最先进的调度算法具有更优越的性能。

原理

本文提出的数据调度算法（DSQL）结合了Q-learning和多层感知机（MLP），以及差分隐私机制。Q-learning用于数据通信，通过迭代学习选择最优的数据传输路径。多层感知机用于快速处理数据，通过激活函数中的正弦映射减少数据处理范围，提高处理效率。差分隐私机制则用于保护车辆在通信过程中的奖励值和动作信息，确保数据隐私安全。

流程

DSQL算法的工作流程包括三个主要部分：Q-learning增强的数据通信、基于多层感知机的数据处理和基于差分隐私的数据隐私保护。在数据通信阶段，车辆通过Q-learning算法选择最优的下一跳节点进行数据传输。在数据处理阶段，边缘服务器使用多层感知机网络快速处理接收到的数据。在数据隐私保护阶段，通过差分隐私机制保护车辆的奖励值和动作信息，防止隐私泄露。

应用

DSQL算法适用于车辆社交网络中的数据调度，特别是在需要高效且安全数据传输的场景中。该算法能够提高数据传输的准确性和效率，同时保护数据隐私，因此在智能交通系统、车联网安全通信等领域具有广泛的应用前景。