本次组会将介绍最近有关于电动汽车充电桩推荐过程中隐私保护问题的一些研究进展，主要分为以下几个方面：
科研背景：
2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上表示，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳的碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取到2060年前实现“碳中和”。
截至2021年6月底，全国新能源汽车保有量达603万辆，占汽车总量的2.06%。其中，纯电动汽车保有量493万辆，占新能源汽车总量的81.68%。截至2021年3月，国内公共类充电桩约85.1万台。[中商产业研究院，2021]
2021年9月，工信部指出，相关企业要采取管理和技术措施，按照车联网网络安全和数据安全相关标准要求，加强汽车、网络、平台、数据等安全保护，监测、防范、及时处置网络安全风险和威胁，确保数据处于有效保护和合法利用状态，保障车联网安全稳定运行。[工信部，2021]
区块链与车联网的集成不仅提高了安全性、隐私性和信任度，在适应灵活性和处理海量数据的同时，还提高了系统性能和自动化程度。因此，应该合理的将区块链技术与车联网结合起来。[Mollah 2020]
根据以上背景可以了解到，目前电动汽车与充电桩在数量上是不匹配的。同时根据当下的政策要求，在充电桩推荐过程中涉及到的车辆隐私要处于有效保护状态。
科研问题
1.使用中心服务器收集计算数据的方式，存在着隐私泄露的问题；
2.车辆位置信息的是隐私数据，其泄露会导致车主个人信息泄露等隐私安全问题；
3.充电桩未被合理利用的现象。
科研目的
1.基于区块链的隐私保护电动汽车充电桩推荐系统；
2.基于同态加密的充电桩匹配算法。
整体流程框架
进度报告
优化模型：
U是指汽车运行里程和，EM 指当前里程下的总碳排放。优化目标为求得最小的 EM
场景设置：
A、B为两个相距20KM的充电站，分别以A、B为中心30KM为半径内的车辆要去A、B之一去充电，每个车辆都分别有与A、B之间的距离。
假设充电桩数量与车辆数量相同。
实验结果：
1.就近原则（不优化）与最佳优化
通过图中可以看出，最佳优化随着车辆数量的增加，组合数值增长极快，对性能造成很大影响，因此后改为分组优化。
2.就近原则（不优化）、最佳优化和分组优化
结论：分组优化方法虽然不是里程最短的方法，但是相较于最优方法在性能上有优势。
研究计划：
1.根据组会结果修改实验；（12.30-1.6）
2.撰写修改论文（1.7-1.21）