稳定一致性的MinMax算法
MinMax Algorithms for Stabilizing Consensus
摘要：
在稳定共识问题中，网络系统的每个代理都有一个输入值，并重复写入一个输出值;要求最终所有输出值稳定到相同的值，而且必须是输入值之一。我们研究这个问题的同步模型与相同的和匿名的代理商，连接的时变拓扑结构。我们的主要结果是一个通用的最小最大算法，解决了稳定的共识问题，在这个模型中，在每个足够长的时间，但有界的一段时间内，有一个代理，称为根，可以发送消息，可能间接地，所有的代理。这样的拓扑是高度动态的（特别是，根可以随时间任意改变），并且不强制强连接属性（代理可能永远不是根）。我们的分布式MinMax算法既不需要中央控制（例如，同步启动）也没有任何全局信息（例如，取决于网络的大小），并且在消息大小和存储要求方面是相当有效的。
英文摘要：
In the stabilizing consensus problem, each agent of a networked system has an input value and is repeatedly writing an output value; it is required that eventually all the output values stabilize to the same value which, moreover, must be one of the input values. We study this problem for a synchronous model with identical and anonymous agents that are connected by a time-varying topology. Our main result is a generic MinMax algorithm that solves the stabilizing consensus problem in this model when, in each sufficiently long but bounded period of time, there is an agent, called a root, that can send messages, possibly indirectly, to all the agents. Such topologies are highly dynamic (in particular, roots may change arbitrarily over time) and enforce no strong connectivity property (an agent may be never a root). Our distributed MinMax algorithms require neither central control (e.g., synchronous starts) nor any global information (eg.,on the size of the network), and are quite efficient in terms of message size and storage requirements.
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。
