本文针对时间紧迫场景下的隐私保护分布式优化问题，提出了一种结合进化算法与安全多方计算（MPC）的方法。分布式优化中多个参与方协作寻找问题的最优解，但传统方法在添加隐私保护（如MPC）后会产生显著运行时开销，可能导致优化无法在截止时间前完成。本文的核心方法是将进化算法用于解空间的搜索，而将MPC用于对候选解的安全性评估，从而减少隐私计算对运行时间的影响，并确保能在截止时间前返回解。此外，通过对评估结果进行混淆处理，可进一步保护诚实但好奇的平台提供者的隐私输入，但这会在保护程度与解质量之间产生权衡。实验在单目标分配问题、旅行商问题（采用遗传算法）以及多目标分配问题（采用NSGA-II）上验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在保证隐私的同时，满足时间约束并得到可接受的解质量。该工作为时间敏感场景下的隐私保护分布式优化提供了新的思路，适合研究隐私计算与优化算法交叉领域的学者阅读。