概率自稳定
Probabilistic Self-Stabilization
摘要：
通过使用具体的场景，我们提出并讨论了一个新的概念，概率自稳定的分布式系统。
英文摘要：
By using concrete scenarios, we present and discuss a new concept of probabilistic Self-Stabilization in Distributed Systems.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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弱vs.自我vs.概率稳定
Weak vs. Self vs. Probabilistic Stabilization
自稳定性是一种强性质，它保证网络总是从任意初始状态开始恢复正确的行为。后来引入了更弱的保证来处理不可能的结果：概率稳定化只给出了正确行为的概率收敛。此外，弱稳定性只给出了收敛的可能性。在本文中，我们调查的相对权力弱，自我和概率稳定，相对于可以解决的问题。我们正式证明，在这个意义上，弱稳定严格强于自稳定。此外，我们完善了以前的弱稳定的结果证明，对于实际的调度实例，一个确定性的弱稳定协议可以变成一个概率自稳定的。后一个结果暗示了弱稳定化的更实际的应用，因为这样的算法比它们的（概率）自稳定对应物更容易设计和证明。
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自稳定、拜占庭式遏制和可最大化控制：必要条件
Self-Stabilization, Byzantine Containment, and Maximizable Metrics: Necessary Conditions
自稳定是一种通用的容错方法，因为它允许分布式系统从任意破坏系统中所有存储器内容的任何瞬时故障中恢复。拜占庭容忍是分布式系统的一个有吸引力的特性，它允许处理任意恶意行为。我们认为，在这种情况下，构建一个最大度量树的著名问题。将这两个属性结合起来会导致一些不可能的结果。在本文中，我们提供了两个必要条件，构建最大度量树存在瞬态和（永久）拜占庭故障。
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在自稳定中引入投机--对互斥的应用
Introducing Speculation in Self-Stabilization - An Application to Mutual Exclusion
自稳定确保了在任何瞬时故障之后，系统在有限的时间内恢复并最终表现出来。推测在于保证系统满足其对任何执行的要求，但对于更可能的执行子集表现出更好的性能。从这个意义上说，推测协议在实践中应该是健壮和有效的。我们引入投机稳定的概念，我们说明通过互斥问题。然后，我们提出了一种新的投机稳定互斥协议。我们的协议是自稳定的任何异步执行。我们证明了它的同步执行的稳定时间是diam（g）/2步（其中diam（g）表示系统的直径）。这个复杂性结果是独立的利益。著名的Dijkstra互斥协议在同步执行中稳定了n步（其中n是进程的数量），从那时起（近40年），稳定时间是否可以严格小于直径的问题一直是开放的。我们表明，这确实是可能的任何底层拓扑结构。我们还提供了一个下限证明，表明我们的新的稳定时间的直径（g）/2步骤是最佳的同步执行，即使异步稳定是不需要的。
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生成森林中无声自镇定的非循环策略
Acyclic Strategy for Silent Self-Stabilization in Spanning Forests
在本文中，我们正式的设计模式，通常用于自稳定领域，以获得一般性声明的正确性和时间复杂度的保证。准确地说，我们研究了一类通用的算法，这些算法是为具有方向感的网络设计的，它们描述了一个生成森林（例如，有向树或有向生成树可用的网络），其特征是简单的（即，准句法）条件。我们证明了这类算法是（1）沉默和自稳定的分布式不公平的守护进程下，（2）有一个稳定的时间是多项式的移动和渐近最优轮。为了说明我们的方法的多功能性，我们回顾了几个现有的作品，我们的结果适用。
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技术报告：在基于自稳定图的应用程序中稳定化与回滚在最终一致键值存储上的优势
Technical Report: Benefits of Stabilization versus Rollback in Self-Stabilizing Graph-Based Applications on Eventually Consistent Key-Value Stores
在本文中，我们评估和比较两种方法的性能，即自稳定和回滚，处理一致性违反故障（\cvf）时发生的自稳定的分布式基于图的程序上执行最终一致的键值存储。违反一致性的错误是由于键值存储提供的一致性级别较低而导致读取错误的值而引起的。处理这些故障的一种方法是利用回滚，而另一种方法是依赖于期望提供从任意状态恢复的自稳定特性。我们评估这两种方法在不同的案例研究-平面图着色，任意图着色，最大匹配-以及不同的问题维度，如输入数据的特点，工作负载分区，和网络延迟。我们还考虑了执行不稳定算法回滚与类似的稳定算法，不利用回滚的效果。
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随机化自适应自稳定
Randomization Adaptive Self-Stabilization
我们提出了一个计划，将自稳定算法，使用随机化收敛过程中和收敛后的自稳定算法，仅在收敛过程中使用随机化。因此，我们减少了随机位的数量从一个无限的数量到一个有界的数量。该方案适用于每个节点存在局部谓词的情况，使得局部谓词的并集隐含全局一致性。我们证明了我们的计划在令牌循环算法的赫尔曼和最近的常数时间拜占庭自稳定时钟同步算法的Ben-Or，Dolev和Hoch。我们的计划的应用结果在第一个恒定的时间拜占庭自稳定的时钟同步算法，使用有限数量的随机位。
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自稳定种群协议的组合特征
A Combinatorial Characterization of Self-Stabilizing Population Protocols
我们充分刻画了自稳定功能的人口协议的完整的相互作用图。特别是，我们调查自稳定系统中的$n$有限状态代理，其中恶意调度程序选择一个任意序列的成对的相互作用下的全球公平性条件。我们证明了自稳定的一个充分必要条件。具体来说，我们表明，没有一定的集合论条件的功能是不可能计算的自稳定的方式。我们的主要贡献是在相反的情况下，我们构建了一个自稳定协议的所有其他功能，满足此特性。我们的积极建设使用迪克森引理发展的概念，根集，一个概念，原来是从根本上描述自稳定在这个模型。我们相信，这可能有助于在更一般的模型中描述自稳定性。
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无界攻击对镇定的影响的界化
Bounding the Impact of Unbounded Attacks in Stabilization
自稳定是一种通用的容错方法，因为它允许分布式系统从任意破坏系统中所有存储器内容的任何瞬时故障中恢复。拜占庭容忍是分布式系统的一个有吸引力的特性，它允许处理任意恶意行为。结合这两个属性被证明是困难的：它是不可能包含拜占庭节点的空间影响，在一个自我稳定的上下文中的全局任务，如树的方向和树的建设。我们提出并说明了一个新的概念拜占庭遏制稳定。我们的属性，称为强稳定，能够包含拜占庭节点的影响，如果他们实际上执行太多的拜占庭动作。我们推导出不可能的结果，强稳定，并提出了强稳定的协议，树的方向和树的建设是最佳的拜占庭节点的数量，可以容忍在一个自稳定的上下文中。
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自私主体自稳定的博弈论方法
A Game-Theoretic Approach to Self-Stabilization with Selfish Agents
自稳定是一种很好的方法，增加容错的分布式多代理系统。然而，自稳定理论的两个性质，收敛性和封闭性，可能不满足，如果代理是自私的。为了保证收敛性，我们将问题描述为一个随机贝叶斯博弈，并引入概率自稳定来调整规则的概率与行为策略。这满足了代理人的自身利益，使得没有代理人偏离规则。为了保证封闭的自私代理的存在下，我们提出了故障遏制作为一种方法来约束合法配置的自稳定系统的纳什均衡。我们还假设自私的代理能够执行未经授权的行动在任何时候，这威胁到这两个属性，并提出了一个逐步的解决方案来处理it.As一个案例研究，我们认为分布式集群的问题，并提出了五个自稳定算法形成集群。仿真结果表明，我们的算法正确的反应规则偏差，并优于可比计划的公平性和稳定时间。
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博弈论视角下的自我稳定
Self-Stabilization Through the Lens of Game Theory
1974年，E.W. Dijkstra引入了自稳定的开创性概念，这是容错计算的主要方法之一。我们在这里展示了他的三个解决方案如何可以使用博弈论的概念进行形式化和推理。我们还确定了在他的第一个解决方案中达到自稳定所需的确切步骤数。
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拓扑结构对稳定化过程中拜占庭遏制的影响
The Impact of Topology on Byzantine Containment in Stabilization
自稳定是一种通用的容错方法，因为它允许分布式系统从任意破坏系统中所有存储器内容的任何瞬时故障中恢复。拜占庭容忍是分布式系统的一个重要特性，它允许系统处理任意恶意行为。我们认为，在这种情况下，构建一个最大度量树的著名问题。结合这两个属性证明是困难的：我们证明，这是不可能包含拜占庭节点的影响，在一个自稳定的上下文中的最大度量树的建设（严格稳定）。我们提出了一个较弱的遏制计划称为拓扑感知的严格稳定，并提出了一个协议，用于计算最大度量树，这是最佳的这个计划方面的不可能性的结果。
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在最终一致的键值存储中稳定化与回滚的好处
Benefits of Stabilization versus Rollback in Eventually Consistent Key-Value Stores
在本文中，我们评估和比较两种方法的性能，即自稳定和回滚，处理一致性违反故障（cvf）时发生的分布式程序执行最终一致的键值存储。在我们的实验中，我们观察到自稳定通常比回滚好。此外，当我们积极地允许更多的cvf以换取消除保证动作原子性要求的机制时，我们观察到，与标准实现相比，我们案例研究中的程序实现了2- 15倍的加速。我们还分析了影响结果的不同因素。我们的结果和分析是有用的，在帮助系统设计人员选择适当的设计方案，他们的程序。
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自稳定守护进程的分类
A Taxonomy of Daemons in Self-stabilization
我们调查现有的调度假设在文献中的自我稳定，通常是指在守护进程的概念。我们表明，四个主要特征（分布，公平性，有界性和使能性）足以封装现有工作中存在的各种差异。我们的命名方案使比较特定类的守护进程变得容易，并将现有的可能性或不可能性结果扩展到新的守护进程。我们进一步研究现有的守护进程Transformer方案，并在我们的分类中提供这些Transformers的确切转换特征。
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自稳定开销：编码原子存储的实验研究
Self-stabilization Overhead: an Experimental Case Study on Coded Atomic Storage
共享内存仿真可以用作容错和高可用性的分布式存储解决方案，也可以用作低级同步原语。Attiya、Bar-Noy和Dolev是第一个提出单写入器、多读取器可线性化寄存器仿真的人，其中寄存器被复制到所有服务器。最近，Cadambe等人提出了编码原子存储（CAS）算法，该算法使用擦除编码来实现数据冗余，其通信成本比以前的算法解决方案低得多。尽管CAS可以容忍服务器崩溃，但它的设计目的并不是为了在不需要外部（人为）干预的情况下从意外的瞬时故障中恢复。在这方面，Dolev、Petig和Schiller最近开发了CAS的自稳定版本，我们称之为CASSS。正如人们所期望的那样，自我稳定并不是免费的午餐;它主要是为了检测不一致和陈旧的信息而引入的通信开销。因此，人们会怀疑自稳定引入的开销是否会抵消纠删编码的好处。为了回答这个问题，我们在PlanetLab（一个行星级分布式基础设施）上实现并实验评估了CASSS算法。评估表明，我们的实现CASSS规模非常好的服务器的数量，并发客户端的数量，以及复制对象的大小。更重要的是，它表明（a）与传统CAS算法（我们也实现了）相比，只有恒定的开销，（b）恢复期（在最后一次发生瞬时故障后）与几个客户端（读/写）操作一样快。我们的研究结果表明，CASSS不会显着影响效率，同时处理自动恢复从瞬时故障和所需资源的大小有界。
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DFS树的快速紧凑分布式验证和自稳定
Fast and Compact Distributed Verification and Self-Stabilization of a DFS Tree
我们提出了分布式验证和沉默稳定的DFS（深度优先搜索）生成树的连接网络的算法。计算和维护这样的DFS树是重要的任务，例如，用于构建有效的路由方案。我们的算法以各种方式改进了以前的工作。可比较的以前的工作具有空间和时间复杂度分别为每个节点的$O(n\log Δ)$比特和$O(nD)$，其中$Δ$是节点的最高度，$n$是节点的数量，$D$是网络的直径。相比之下，我们的算法有一个空间复杂度为$O(\log n)$位每节点，这是最佳的沉默稳定生成树和运行在$O(n)$时间。此外，我们的解决方案是模块化的，因为它利用分布式验证算法作为一个独立的子任务的整体解决方案。可以将验证算法用作独立任务或另一算法中的子任务。为了证明使用模块化方法构造高效DFS算法的简单性，我们还基于我们的沉默稳定DFS树提出了一个（非沉默）自稳定DFS令牌循环算法。该令牌循环算法的复杂度与已知算法相当。
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一种高效存储的自稳定BFS生成树的分析
Analysis of a Memory-Efficient Self-Stabilizing BFS Spanning Tree
我们目前的结果上的最后一个主题，我们与我们已故的朋友，教授阿霍伊库马尔达塔（1958-2019）合作。在这项工作中，我们揭示了新的光在1997年由Colette Johnen提出的自稳定波算法。该算法在任意连通的有根网络中构造BFS生成树。目前，它仍然是现有的最好的自稳定BFS生成树结构，在内存需求方面，{ \em即}，它只需要每个边缘的$Θ(1)$比特。然而，它已经被证明假设一个弱公平的守护进程。此外，它的稳定时间也是未知的。在这里，我们研究这个算法的稍微修改的版本，仍然保持相同的内存需求。我们证明了这个变种下的分布式不公平守护进程的自稳定性，并显示稳定时间在$O(D.n^2)$轮，其中$D$是网络直径和$n$进程的数量。
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自动机循环阵列的自稳定性
Self-stabilization of Circular Arrays of Automata
[Gacs，Kurdiumov，Levin，78]提出了一种简单的具有两个状态的一维元胞自动机。在一个无限数组中，它们是自稳定的：如果除了有限的少数自动机之外，所有自动机都处于同一状态，少数状态就会消失。这篇论文中隐含了一个更强的结果，即即使在有限的圆形阵列中，也有足够少的少数状态消失。以下说明明确说明了这种加强。
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极大独立集的自稳定性和拜占庭容差
Self-Stabilization and Byzantine Tolerance for Maximal Independent Set
我们分析了一般网络中瞬时故障和拜占庭故障对最大独立集构造的影响。我们采用Turau \cite{turau2007linear}提出的自稳定算法来计算这样的顶点集。我们的算法是自稳定的，也适用于更困难的情况下，任意拜占庭故障。拜占庭节点可以阻止靠近它们的节点在任意长的时间内参与独立集。我们通过关注所有节点的集合来确定它们的影响范围，这些节点不包括距离为1或更小的拜占庭节点，也不包括距离为2的一些节点。据我们所知，我们提出了第一个算法容忍下公平分布式守护进程的瞬态和拜占庭故障。我们证明了该算法在$ \mathcal O(Δn)$轮内收敛，其中$n$和$Δ$分别是网络的大小和最大度。此外，我们提出了一个修改后的版本，该算法的匿名系统下的对抗分布式守护进程收敛在$ \mathcal O(n^{2})$预期的步骤数。
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和平的自稳定拜占庭脉冲同步
Peaceable Self-Stabilizing Byzantine Pulse Synchronization
为了在有界时延消息传递网络上实现快速有效的自稳定拜占庭脉冲同步（SSBPS），考虑了稳定系统中资源占用尽可能稀疏且系统稳定尽可能快的和平SSBPS问题.为解决这一问题，在一般框架下研究了解耦吸收过程和紧急过程。在综合时间跟踪、近似协议、确定性和随机性拜占庭协议以及自稳定协议优点的基础上，提出了一种常数时间两阶段吸收过程和一种以上的紧急过程.这样，不仅SSBPS，而且自稳定拜占庭时钟同步可以快速建立和有效维护。在最优弹性基本解中，确定性线性稳定时间和稳定资源占用都被优化到底层原语的那些，这在经典静态攻击下存在拜占庭故障时是最优的。在混合解决方案中，可以预期更快的稳定与最坏情况下的确定性稳定时间。在所有解决方案中，稳定的资源占用最多处于近似一致的量级，这在考虑真实世界的超高可靠性硬实时应用中是良好的性质，其中期望在所有上层功能之前建立脉冲同步，并且当上层功能处于服务中时有效地维持脉冲同步。
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用于弦覆盖网络有效稳定的网络支架
Network Scaffolding for Efficient Stabilization of the Chord Overlay Network
覆盖网络，其中节点通过由零个或多个物理链路组成的逻辑链路与邻居通信，已经成为现代网络的重要组成部分。从数据中心到物联网设备，覆盖网络用于组织各种流程，以实现搜索和路由等高效操作。这些覆盖网络中的许多在脆弱的环境中操作，其中扰乱逻辑网络拓扑的故障是常见的。自稳定覆盖网络提供了一种管理这些故障的方法，有望从任何弱连接的初始配置构建或恢复特定的拓扑结构。然而，为许多拓扑结构设计有效的自稳定算法并不是一件容易的事情。对于非平凡的拓扑结构，具有理想的属性，如低直径和鲁棒的路由，在面对节点或链路故障，自稳定算法迄今已至少线性运行时间或空间的要求。在这项工作中，我们解决这个问题，提出了一个算法，用于建立一个和弦网络，具有多对数的时间和空间复杂度。此外，我们将讨论如何使用的技术，我们用于建立这个和弦网络可以推广到一个“设计模式”的其他理想的覆盖网络拓扑结构。
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最大独立集的自稳定与拜占庭容错
Self-stabilization and Byzantine Tolerance for Maximal Independent Set
LISN-CNRS, Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学 LISN-CNRS）；LI-PaRAD, UVSQ, Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学 LI-PaRAD UVSQ）
本文提出首个在公平分布式守护进程下同时容忍瞬态故障和拜占庭故障的最大独立集自稳定算法，并给出其收敛上界及匿名系统下的改进版本。
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图中移动机器人的自镇定
On the Self-stabilization of Mobile Robots in Graphs
自稳定是一种通用的技术，以抵御任何瞬态故障在分布式系统。移动机器人（或代理）是分布式计算的新兴趋势之一，因为他们模仿自主的生物实体。本文的贡献有三个方面。首先，我们提出了一个新的模型，研究移动实体在网络中的瞬态故障。我们的模型不同于经典的机器人模型，因为机器人有限制的路径，他们被允许遵循，并从经典的代理模型，因为代理的数量在整个协议的执行保持固定。其次，在这个模型中，我们研究了设计自稳定算法的可能性时，这些算法运行的移动机器人（或代理）在图上进化。我们专注于机器人和代理问题的核心构建块：命名和领导者选举。毫不奇怪，当网络图拓扑和本地执行模型没有约束时，这两个问题都不可能解决。最后，使用最小的假设不可能的结果，我们提供了确定性和概率的解决方案，这两个问题，并显示这些问题的等价性的算法减少机制。
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具有名字传递过程演算的拓扑自稳定
Topological Self-Stabilization with Name-Passing Process Calculi
拓扑自稳定描述了分布式系统让节点自己建立有意义的覆盖网络的能力。独立于初始网络拓扑，系统通过转发、插入和删除到相邻节点的链路收敛到期望的拓扑。名字传递进程演算，如pi演算，是一种众所周知的和广泛使用的方法来建模并发和分布式算法。π演算被设计为自然地表达具有变化的链接基础设施的进程，因为进程之间的通信可以携带可以用于进程之间的链接的变化的信息。我们重新设计了一个简单的本地线性化算法，异步消息传递，最初是为共享内存模型设计的。我们使用一个扩展的本地化的π演算，一个变种的π演算，模型的算法。随后，我们正式证明了自稳定性的封闭性，弱收敛性的任何初始配置，和强收敛性的两个特殊情况。在我们的证明中，我们使用的是断言推理而不是基于行动的风格。此外，我们描述了在一般情况下证明（强）收敛的挑战。此外，我们给出了强收敛的强有力的论据，支持进一步证明引理，并讨论了不同的方法进行正式证明。
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链路容量未知情况下局部任务的可靠有效稳定
Ressource Efficient Stabilization for Local Tasks despite Unknown Capacity Links
自稳定协议使分布式系统能够从任意配置开始恢复正确的行为。特别是，当处理器通过消息传递进行通信时，对手可能会在通信链路中放置假消息。当这种假消息的数量未知时，自稳定可能需要巨大的资源：（a）通用解决方案（a.k.a.数据链路协议）需要无限的资源，这使得它们的部署是不现实的，以及（b）特定的解决方案（例如，普查或树构造）需要每个节点的存储器的$O(n\log n)$或$O(Δ\log n)$位，其中$n$表示网络大小，而$Δ$表示其最大程度，这可能妨碍可伸缩性。在这种情况下，我们调查的可能性，资源有效的自稳定协议。具体来说，我们提出了一个自稳定协议的$(Δ+1)$着色在任何n-节点图，异步消息传递模型下。它是确定性的，它在$O(kΔn^2\log n)$消息交换中收敛，其中$k$是根据消息数量的链路容量的界限，并且它在每个节点处使用具有$O(Δ\logΔ+\log\log n)$比特存储器的$O(\log\log n+\logΔ)$比特上的消息。因此，我们的协议的资源消耗几乎不受节点数量的影响，从而实现了可扩展性。此外，我们的协议的一个显着的属性是，节点不需要知道的数量，或任何约束的消息的数量最初存在于每个通信链路的初始（可能损坏）的网络配置。这使得我们的协议，以处理任何未来的网络与未知的消息容量的通信链路。我们的着色方案的一个关键组成部分是一个跨越有向无环图的建设，这是独立的利益，并…
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认证自稳定框架
A Framework for Certified Self-Stabilization
提出一个基于 Coq 的通用框架，用于认证分布式自稳定算法的证明，并通过认证一个构建 $k$-聚类的静默自稳定算法的非平凡部分及输出簇头数量上界来验证框架。
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单向网络自稳定的界
Bounds for self-stabilization in unidirectional networks
分布式算法是自稳定的，如果在故障和攻击击中系统并将其置于任意全局状态之后，系统在有限时间内从这种灾难性情况中恢复而无需外部干预。单向网络排除了许多自稳定中的常用技术，例如保持局部谓词。本文研究了单向网络中实现自稳定的内在复杂性，重点研究了经典的顶点着色问题。当确定性的解决方案被认为是，我们证明了一个下界的$n$状态每个进程（其中$n$是网络的大小）和至少$n(n-1)/2$行动的总恢复时间。我们提出了一个确定性算法与匹配的上界，在任意图中执行。当考虑概率解时，我们观察到每个进程至少需要$Δ+ 1$状态和总共需要$Ω(n)$动作的恢复时间（其中$Δ$表示底层简单无向图的最大度）。我们提出了一个概率自稳定算法，每个进程使用$\mathtt{k}$状态，其中$\mathtt{k}$是一个参数的算法。当为$\mathtt{k}=Δ+1$时，算法将在预期的$O(Δn)$操作中恢复。当$\mathtt{k}$可以任意增长时，该算法总共在预期的O（n）动作中恢复。因此，我们的算法可以在空间或时间复杂度方面是最优的。
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Szegedy-Vishwanathan势垒下的局部迭代分布（Delta + 1）着色及其在自稳定和有限带宽模型中的应用
Locally-Iterative Distributed (Delta + 1)-Coloring below Szegedy-Vishwanathan Barrier, and Applications to Self-Stabilization and to Restricted-Bandwidth Models
我们考虑图着色和分布式消息传递模型中的相关问题。{局部迭代算法}在此设置中特别重要。在这些算法中，每个顶点仅根据其1跳邻域中的当前颜色来决定其下一个颜色。在STOC'93中，Szegedy和Vishwanathan证明了任何局部迭代（Delta+1）着色算法都需要Omega（Delta log Delta + log^* n）轮，除非有“一种非常特殊的着色类型可以非常有效地减少”\cite{SV93}。在本文中，我们得到了这种特殊类型的染色。具体地说，我们设计了一个运行时间为O（Delta + log^* n）的局部迭代（Delta+1）着色算法，即，{below} Szegedy-Vishwanathan屏障。这表明，这个障碍是不是一个固有的局限性局部迭代算法。因此，我们也取得了显着的改善动态，自稳定和带宽限制的设置：-我们获得自稳定的分布式算法（Delta+1）-顶点着色，（2Delta-1）-边着色，最大独立集和最大匹配的O（Delta+log^* n）时间。这显著改善了以前已知的运行时间为O（n）或更大的结果\cite{GK10}。- 在CONGEST模型和Bit-Round模型中分别设计了一个时间复杂度为O（Delta + log^* n）和O（Delta + log n）的（2Delta-1）-边着色算法.在这些模型中，已有的（2Delta-1）-边着色算法对Delta…
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无状态计算
Stateless Computation
我们提出并探讨了一个模型的无状态和自我稳定的分布式计算，灵感来自现实世界的应用程序，如路由在今天的互联网上。我们模型中的处理器没有内部状态，而是通过重复地将传入消息（“标签”）映射到传出消息和输出值来进行交互。虽然看起来限制性太强，但无状态计算包含了经典的策略交互博弈论概念和广泛的实际应用（例如，互联网协议、电路、技术在社交网络中的传播）。我们开始对无状态计算进行全面的探索。我们解决了两个重要问题：（1）在什么条件下是自稳定，即，保证“收敛”到一个“合法的”全球配置，可实现无状态计算？（2）无状态计算的计算能力是什么？我们的研究结果包括自稳定的一般必要条件和硬度的结果，用于验证无状态协议是自稳定的。我们的无状态计算的力量的主要结果表明，对数长度的标签的处理器的数量产生大量的计算能力，即使在环形拓扑结构。我们提出了一个单向和双向环（L/聚与P/聚）之间的分离，反映了单向环上的计算的顺序性，而不是由双向环提供的并行性。我们为读者留下了许多令人兴奋的未来研究方向。
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一轮分布式备份布局及其在最大匹配逼近和自稳定中的应用
Distributed Backup Placement in One Round and its Applications to Maximum Matching Approximation and Self-Stabilization
在分布式备份放置问题中，网络中的每个节点必须选择一个邻居，使得做出相同选择的节点的最大数量最小化。这是完美匹配问题的自然放松，其中每个节点仅由一个邻居选择。以前的（近似）解决方案的备份放置是不平凡的，即使是简单的图形拓扑结构，如密集图。在本文中，我们设计了一个算法稠密图的拓扑结构，包括单位盘图，单位球图，线图，有界多样性的图，等等。我们的算法只需要一轮，并且像下面的操作一样简单。考虑一个邻居ID的循环列表，按升序排序，并选择与选择顶点ID相邻的ID。令人惊讶的是，这种简单的一轮策略对于密集网络中的备份放置计算非常有效。它不仅提高了解的轮数，而且通过至少$2$的乘法因子提高了逼近比。我们的新算法有几个有趣的含义。特别是，它产生了一个$(2 + ε)$ -近似的最大匹配内的$O(\log^* n)$轮密集网络。由此产生的算法也非常简单，与以前在此运行时间内计算此类解决方案的算法形成鲜明对比。此外，这些算法适用于比我们的算法更窄的图族。对于同一个图族，最好的已知结果具有$O(\log Δ + \log^* n)$运行时间。另一个有趣的含义是执行我们的备份放置算法的可能性，因为是在自稳定设置。这使得有可能简化和改进其他算法的自稳定设置，通过采用备份放置的有用属性。
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稳定单向网络中的最大独立集是困难的
Stabilizing Maximal Independent Set in Unidirectional Networks is Hard
分布式算法是自稳定的，如果在故障和攻击击中系统并将其置于任意全局状态之后，系统在有限时间内从这种灾难性情况中恢复而无需外部干预。本文考虑在任意形状的均匀单向网络中构造自稳定的\emph{maximal independent set}的问题。在消极的一面，我们提出的证据表明，在均匀的网络，\emph{deterministic}自我稳定的这个问题是\emph{impossible}。此外，无论是对于协议的确定性变体还是对于协议的概率性变体，都不可能保证\emph{silence}属性（\emph{i.e.}在每次执行中的某个点具有固定的通信）。在积极的一面，我们提出了一个确定性协议的网络与任意单向网络的唯一标识符，表现出多项式空间和时间复杂度在异步调度。我们补充研究的概率协议的统一情况下：第一个概率协议需要无限的内存，但处理异步调度，而第二个概率协议具有多项式空间复杂度，但只能处理同步调度。两个概率解都具有期望的多项式时间复杂度。
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