PSVR - Self-stabilizing Publish/Subscribe Communication for Ad-hoc Networks
本文提出了一种新的路由算法PSVR的ad-hoc网络中的发布/订阅系统。它的重点是通信链路不稳定和节点频繁更改订阅的场景。由于订阅和退订以及路由路径的长度，PSVR对路由表的大小和维护工作量进行了折衷。它以自我稳定的方式设计，可以很好地扩展网络规模。评估结果表明，PSVR只需要稍微多一点的消息比接近最佳的路由结构发布交付，并创建更短的路由路径比现有的自稳定算法。一个真实的部署展示了该方法的可用性
2016-09-22 cs.DC cs.DS
Self-stabilizing Balls & Bins in Batches
分布式计算中的一个基本问题是将请求分发到一组没有集中控制器的统一服务器。传统上，这样的问题被建模为静态球到箱过程，其中$m$球（任务）将被分发到$n$箱（服务器）。在一项开创性的工作中，Azar等人提出了$n=m$的顺序策略\greedy{d}。当抛出时，球查询$d$随机箱的负载，并被分配给其中负载最小的一个。Azar等人表明，与$d=1$相比，$d=2$产生指数改善。Berenbrink等人将其扩展至$m\gg n$，表明对于$d=2$，最大载荷差异与$m$无关（与$d=1$相反）。我们提出了一个新的变体的\emph{infinite}球到箱子的过程。每一轮，预期数量的$λn$新球到达并被分配（并行）到箱子。每个非空的箱子删除一个球。此设置对一组处理传入请求的服务器进行建模，其中客户端可以查询服务器的当前负载，但不接收有关并行请求的信息。我们研究了\greedy{d}分布方案，在这种情况下，并显示出很强的自稳定属性：对于\emph{any}到达率$λ=λ(n)<1$，系统负载是时不变的。此外，对于\emph{any}（甚至超指数）轮$t$，最大系统负载是（w.h.p.）$O(\frac{1}{1-λ}\cdot\log\frac{n}{1-λ})$用于$d=1$，$O(\log\frac{n}{1-λ})$用于$d=2$。特别地，对于高到达速率，\greedy{2}具有指数较小的…
2016-03-07 cs.DC
Compact Self-Stabilizing Leader Election for Arbitrary Networks
本文提出了一种适用于任意网络的自稳定的领导选举算法，其空间复杂度为$n$ -节点网络中的$O(\max\{\log Δ, \log \log n\})$位数，最大度为$Δ$。在$n$中，只要$Δ= n^{o(1)}$长，该空间复杂度就是次对数。迄今为止，已知的任意网络的最佳空间复杂度是每个节点的$O(\log n)$位数，而具有亚对数空间复杂度的算法仅适用于环。据我们所知，我们的算法是第一个算法的自稳定领导选举打破$Ω(\log n)$界沉默算法在任意网络。打破这一界限是通过设计一个（非沉默）自稳定算法，使用复杂的工具，如解决距离-2着色问题，在沉默的自稳定方式，空间复杂性$O(\max\{\log Δ, \log \log n\})$位每个节点。解决后一个着色问题允许我们实现生成树的亚对数编码-存储邻居的ID需要每个节点的$Ω(\log n)$位，而我们使用每个节点的$O(\max\{\log Δ, \log \log n\})$位编码生成树。此外，我们将展示如何构建这种compensated生成树，而不依赖于变量编码的距离或节点数，因为这两种类型的变量也需要每个节点的$Ω(\log n)$位。
2017-02-24 cs.DC
Self-Stabilizing Byzantine Pulse Synchronization
“脉冲同步”问题可以粗略地描述为目标是在不同的节点上尽可能同时地以尽可能规律的频率调用重复发生的分布式事件。这个目标变得令人惊讶的微妙和难以实现时，面对短暂的和永久性的故障。在本文中，我们提出了一种算法的脉冲同步，自我稳定，而在同一时间容忍一个永久存在的拜占庭故障。拜占庭节点可能会不断尝试去同步正确的节点。瞬时故障可能会使系统进入一个任意的状态，在这个状态中，正确的节点没有任何共同的概念，比如时间或轮数，因此不能根据其他正确节点的状态从它们自己的本地状态推断出任何东西。所提出的算法授予节点的能力，推断最终所有正确的节点将调用他们的脉冲在一个非常短的时间间隔内彼此，并定期这样做。脉冲同步以前已被证明是一个强大的工具，用于设计一般的自稳定拜占庭算法，是迄今为止唯一的方法，提供了一般设计的有效的实际协议，在这两个故障模型的汇合。一般来说，在这种故障模型中设计任何算法的困难可以由对两种故障模型都有弹性的非常少的算法来表示。少数已发表的自稳定拜占庭算法通常是复杂的，有时从一个任意的初始状态，只有经过指数或超指数时间收敛。
2006-08-25 cs.DC
Self-stabilizing Byzantine-tolerant Recycling
研究在拜占庭进程存在下的对象回收挑战，提出一种自稳定拜占庭容错的异步对象回收机制，基于新的同步多值共识算法和现有技术组合，实现对象在任务结束后的安全重用。
2023-07-27 cs.DC
Self-Stabilizing Indulgent Zero-degrading Binary Consensus
Guerraoui为二元共识问题提出了一个宽容的解决方案。也就是说，他证明了故障检测器的任意行为永远不会违反安全要求，即使它损害了活性。共识实现经常以重复的方式使用。Dutta和Guerraoui提出了一种零降级的解决方案，\ie在故障检测器表现完美的系统运行期间，一个共识实例期间的节点故障对未来实例的性能没有影响。我们的研究，重点是放纵零退化的二进制共识，旨在设计一个更强大的通信抽象。我们通过自我稳定的镜头这样做-一个非常强大的容错概念。除了节点和通信故障之外，自稳定算法可以在任意瞬时故障发生后恢复;这些故障表示违反系统设计操作所依据的假设（只要算法代码保持完整）。这项工作提出了第一个，据我们所知，自我稳定算法放纵零退化二进制共识的时间自由的消息传递系统容易检测到的过程故障。所提出的算法具有O（1）的稳定时间（异步周期）从任意瞬态故障。由于所提出的解决方案使用Ω故障检测器，我们还提出了第一个，据我们所知，自稳定异步Ω故障检测器，这是一个变化的Mostéfaoui，Risugaya，和Raynal。
2020-10-12 cs.DC
Silent Self-Stabilizing Ranking: Time Optimal and Space Efficient
针对分布式计算群体协议模型，提出静默自稳定排序协议，实现时间渐近最优（O(n²log n)次交互）且空间高效（n+O(log²n)个状态），较现有协议指数级减少开销状态，同时兼具领导者选举功能。
2025-04-14 cs.DC
Time-optimal self-stabilizing leader election in population protocols
我们认为标准的人口协议模型，（先验）不可区分的和匿名的代理人根据均匀随机调度进行交互。自稳定领导选举问题要求协议从任何可能的初始配置收敛到单个领导代理。我们开始研究人口协议的时间复杂度，解决这个问题，在其原始设置：概率为1，在一个完整的通信图。唯一以前已知的协议蔡，泉，和田[Theor. Comput.系统50]以预期的并行时间$Θ(n^2)$运行，并且在$n$代理的群体中具有最佳的$n$状态数。现有的协议具有其变得静默的附加属性，即，智能体的状态最终停止改变。观察到任何沉默协议解决自稳定的领导人选举需要$Ω(n)$预期的并行时间，我们介绍了一个沉默协议，使用最佳的$O(n)$并行时间和状态。没有任何沉默的限制，我们表明，它是可能的解决自稳定的领导人选举的渐近最佳预期并行时间的$O(\log n)$，但至少使用指数状态（准多项式位数）。我们所有的方案（以及Cai等人的方案）通过解决更困难的排名问题来工作：为代理分配等级$1,\ldots,n$。
2021-11-29 cs.DC
A Fault-Resistant Asynchronous Clock Function
考虑一个由n个节点组成的共享内存环境中的异步网络。假设最多f个节点可能是拜占庭（n > 12 f），其中对手是完全信息和动态的（有时称为自适应）。此外，非拜占庭节点可能会经历瞬时故障。节点以原子步骤前进，包括读取所有寄存器，执行一些计算和写入所有寄存器。本文件包含三个主要贡献。首先定义了时钟函数问题，它是时钟同步问题的推广。这种概括封装了以前的时钟同步问题的定义，同时将它们扩展到当前的论文模型。其次，提出了一种随机异步自稳定拜占庭容忍时钟同步算法。在时钟同步算法的构造中，开发了一个构建块，该构建块确保不同节点以相似的速率前进。这是本文的第三个贡献。它是自稳定和拜占庭容忍的，可以用作在异步自稳定拜占庭模型中操作的不同算法的构建块。该算法的收敛时间是指数的。观察到，在异步设置中，最著名的全信息动态拜占庭协议也具有预期的指数收敛时间，即使目前两者之间没有已知的减少。
2010-07-14 cs.DC
A New Self-Stabilizing Minimum Spanning Tree Construction with Loop-free Property
最小生成树（MST）构造是分布式计算中分布式创建全局最小化结构的经典问题。自稳定是一种通用的前向恢复技术，它允许以统一的方式处理任何类型的瞬时故障。无环属性提供了有趣的安全保证，在动态网络中的边缘成本的变化过程中的协议的操作。我们提出了一个新的自稳定MST协议，改善了以前已知的approaches在几个方面。首先，它使较少的系统假设，因为网络的大小（或大小的上限）不需要为参与者所知。第二，它是无环的，在这个意义上，它保证了生成树结构总是保留，而边缘成本动态变化和协议调整到一个新的MST。最后，时间复杂度匹配最好的已知结果，而空间复杂度的结果表明，该协议是最有效的日期。
2009-05-14 cs.DC cs.DS cs.NI
Early-Stabilizing Counting
Aalto University（阿尔托大学）；Reykjavik University（雷克雅未克大学）；Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学）
本文研究了在存在拜占庭故障的同步系统中，如何通过早期稳定化方法实现计数协议，提出了一种具有最优时间复杂度和低开销的计数算法。
2026-05-18 cs.DC
A Nearly Time-Optimal Population Protocol for Self-Stabilizing Leader Election on Rings with Polylogarithmic States
The University of Osaka（大阪大学）；Hosei University（法政大学）；University of Hyogo（兵库大学）；Notre Dame Seishin University（圣母心大学）
该研究提出环网下的自稳定领导者选举群体协议，仅用多对数状态，以高概率在O(n²log n)步收敛（接近最优，仅差O(log n)倍），填补了现有两类前沿方案间的中间空白。
2026-08-18 cs.DC
Early Adapting to Trends: Self-Stabilizing Information Spread using Passive Communication
如何在系统中高效、可靠地传播信息是分布式计算中最基本的问题之一。最近，受生物学场景的启发，一些作品专注于确定在错误条件下传播信息所需的最小通信资源。在这里，我们研究了Boczkowski，Korman和Natale在[SODA 2017]中介绍的自稳定比特传播问题。这个问题考虑了一个由n个代理人组成的全连接网络，有一个二元世界的观点，其中一个被称为正确的。在任何给定的时间，每个代理持有一个意见位作为其公共输出。种群包含一个知道哪种观点是正确的源代理。这个代理人接受正确的意见，并在整个执行过程中始终坚持。我们认为，基本的Pandem模型的通信，其中每个代理观察相对较少的随机选择的代理在每一轮。非源代理的目标是快速收敛于正确的意见，尽管具有任意的初始配置，即，以自我稳定的方式。一旦人们接受了正确的观点，他们就应该永远坚持下去。受动物观察他人行为并对其做出反应的生物学场景的启发，我们专注于被动通信的极端约束模型，该模型假设当观察另一个代理时，可以提取的唯一信息是该代理的意见位。我们证明，这个问题可以解决在一个多对数在n轮的概率很高，而在每一轮的代理人的对数数量进行采样。以前的作品解决了这个问题更快，使用更少的样本，但他们这样做是通过解耦的消息发送代理从他们的输出意见，因此不适合被动通信的框架。此外，这些工作使用复杂的递归算法，具有不太可能被生物实体使用的精确时钟。相比之下，我们提出的算法…
2022-03-22 cs.DC
Practically-Self-Stabilizing Vector Clocks in the Absence of Execution Fairness
矢量时钟算法是基本的无等待构建块，有助于事件的因果排序。作为无等待算法，它们保证在有限数量的步骤内完成操作。稳定算法允许系统在发生瞬时故障后恢复，例如软错误和任意违反系统设计行为所依据的假设。我们提出了第一个，据我们所知，稳定的矢量时钟算法的异步容易崩溃的消息传递系统，可以恢复在一个无等待的方式发生瞬时故障后。在这些设置中，证明从（通信和崩溃故障以及）瞬时故障中的有限且无等待的恢复，限制消息和存储大小，处理所有陈旧信息的移除而不阻塞，以及处理计数器溢出事件（在不同网络节点同时发生）是具有挑战性的。我们提出了一个算法，从来没有违反安全的情况下，瞬态故障，并提供有限的时间恢复公平执行，遵循最后的瞬态故障。新颖之处在于，在没有执行公平性的情况下，该算法保证了系统可能违反安全性的次数的界限（而现有算法可能由于瞬时故障和崩溃故障的存在而永远阻塞）。由于矢量时钟促进了一些基本的同步构建块（不需要远程副本同步）在异步系统中，我们相信，我们的分析见解是有用的其他系统的设计，不能保证执行的公平性。
2017-12-21 cs.DC cs.DS
Minimum algorithm sizes for self-stabilizing gathering and related problems of autonomous mobile robots
本文研究半同步调度下自主移动机器人的问题求解，提出以最小算法规模（MAS）衡量问题复杂度，证明问题按MAS形成无限层级，并确定了自稳定聚集及相关故障场景下问题的具体MAS值。
2023-08-27 cs.DC
Self-Stabilizing Task Allocation In Spite of Noise
我们研究了受社会昆虫行为启发的分布式任务分配问题，这些昆虫在有限的能力和嘈杂的环境反馈的情况下执行任务分配。我们假设每个任务都有一个应该被满足但不能被超过的需求，即，在给定的时间内，应该有一个最佳数量的蚂蚁来完成这个任务。我们的目标是以分布式的方式为每个任务分配接近最优数量的工人，而不需要显式访问需求的值，也不需要在任务上工作的蚂蚁数量。我们试图回答的问题，任务分配的质量如何取决于评估是否有太多（超载）或没有足够的（缺乏）蚂蚁目前工作在一个给定的任务的准确性。具体地说，我们解决的开放问题，解决任务分配的模型中，每个蚂蚁收到的反馈，取决于赤字定义为（可能是负的）之间的差异的最佳需求和当前的工人数量的任务。反馈被建模为一个随机变量，该变量以赤字的S形给出的概率进行价值缺失或过载。每只蚂蚁都独立地接收反馈，但一项任务的工人超载或缺乏程度越高，所有蚂蚁就越有可能从这项任务中获得相同的正确反馈;赤字越接近零，反馈就越不可靠。我们使用后悔的概念来衡量任务分配算法的性能，后悔定义为所有任务和时间总和的赤字的绝对值。我们提出了一个简单的，恒定记忆，自稳定，分布式算法，快速收敛从任何初始分布到一个接近最优的分配。我们还表明，我们的算法不仅在随机噪声下有效，而且在对抗性噪声环境下也有效。
2018-05-13 cs.DC cs.MA
