Dispersion of Mobile Robots: The Power of Randomness
我们认为昆虫之间的合作，建模为移动机器人之间的合作图。在这种情况下，我们考虑的问题，移动机器人分散图。图上移动机器人的研究是一个有趣的范例，有许多有趣的问题和应用。奥古斯丁和小摩西提出的分散问题，要求最初任意放置在$n$节点图上的$n$机器人协同工作，以快速达到每个节点上只有一个机器人的配置。以前的工作在这个问题上已经看过的时间之间的权衡，以实现分散和每个机器人所需的内存量。然而，对\textit{deterministic algorithms}进行了权衡分析，发现实现分散所需的最小存储器为每个机器人处的$Ω(\log n)$位。在本文中，我们表明，通过利用权力的\textit{randomness}，可以实现分散与$O(\log Δ)$位的内存在每个机器人，其中$Δ$是最大程度的图形。此外，我们显示了一个匹配的下界的$Ω(\log Δ)$位的任何\textit{randomized algorithm}解决色散。我们进一步扩展到一个一般的$k$分散问题，$k> n$机器人需要分散在$n$节点，使最多$\lceil k/n \rceil$机器人在最终配置的每个节点。
2019-02-27 cs.DC cs.DS
Dispersion of Mobile Robots: A Study of Memory-Time Trade-offs
我们引入了一个新的问题，在移动机器人领域，我们术语分散。在这个问题中，$n$机器人被任意地放置在$n$节点图中，并且必须彼此协调以达到最终的配置，使得每个节点上正好有一个机器人。我们研究这个问题，通过镜头最大限度地减少每个机器人所需的内存，并尽量减少所需的轮数，以实现分散。分散是感兴趣的，因为它的关系，分散在一个图上，使用移动机器人的探索，和负载均衡的问题。此外，由于分散与电动汽车充电问题的关系，分散具有直接的现实世界应用，因为每个汽车可以被认为是机器人和充电站以及分别连接它们的道路图的节点和边缘。由于充电相对于旅行来说是一件昂贵的事情，我们希望将这些汽车分布在各种可用的充电点中，其中通信应限于车对车的交互。我们提供了机器人实现分散所需的内存和在任何类型的图上实现分散的最小运行时间的下限。然后，我们分析了各种类型的图的时间和内存之间的权衡。我们提供了几种类型的图的时间优化和内存优化算法，并显示了一点内存的运行时间方面的力量。
2018-07-17 cs.DC cs.DS
Decidability Classes for Mobile Agents Computing
我们建立了一个分类的决策问题，要解决的移动代理在未标记的图中操作，使用确定性协议。分类是关于一个团队的代理解决问题的能力，可能有额外的信息的帮助。特别是，我们的重点是研究的决策问题的可判定性的代理和它的可验证性的证书时，一个积极的答案提供给代理之间的差异。我们表明，类MAV的移动代理可验证的问题是广泛的移动代理可判定的问题比类MAD。我们的主要结果表明，存在自然MAV完全问题：在这类最困难的问题，MAV中的所有问题都可以还原。我们的MAV完全问题的建设涉及两个主要成分在移动代理的可计算性：拓扑的商图和操作代理的数量。除了类MAV，我们表明，对于一个单一的代理人，三个自然的神谕产生一个严格增加链的相对可判定性类。
2010-11-11 cs.CC cs.DC cs.MA
Deterministic Dispersion of Mobile Robots in Dynamic Rings
在这项工作中，我们研究了动态环上的移动机器人分散的问题。研究了由Augustine和Moses Jr.提出的$n$机器人在$n$节点图上的分散性问题。[1]要求机器人相互协调，并达到每个节点上只有一个机器人的配置。这个问题有现实世界的应用程序，并适用于每当我们想要最小化的总成本的$n$代理共享$n$资源，位于不同的地方，受到的约束，代理移动到不同的资源的成本是比较远小于多个代理共享一个资源（例如，智能电动汽车共享充电站）的成本。该问题的研究也为图上的散布问题、移动机器人的探索问题以及图上的负载均衡问题的研究提供了间接的帮助。我们解决的问题，分散存在两种类型的动力学的基础图：（i）顶点置换和（ii）1-区间连通性。我们引入了顶点置换动态性的概念，并使其意味着对于给定的节点集，在每一轮中，对手确保保持环结构，但节点之间的连接可能会改变。我们使用Di Luna等人的1-区间连通性的思想。[10]，其中对于给定的环，在每一轮中，对手最多选择一条边来删除。我们假设机器人有充分的可见性，并提出渐近时间最优算法，以实现分散在存在的两种类型的动力学时，机器人手征。当机器人不具有手征，我们提出了渐近时间最优算法，以实现分散受到一定的约束。最后，我们提供了不可能的结果分散时，机器人没有可见性。
2017-10-16 cs.DC cs.DS
Efficient Dispersion of Mobile Robots on Arbitrary Graphs and Grids
图上的移动机器人分散问题要求最初任意放置在$n$-节点匿名图的节点上的$k\leq n$机器人自主地重新定位以达到每个机器人在图的不同节点上的配置。这个问题是显着的兴趣，由于其关系到其他基本的机器人协调问题，如勘探，分散，负载平衡，并重新定位的自驱动电动汽车（机器人）充电站（节点）。在本文中，我们提供了两种新的确定性算法的分散，一个任意图形和另一个网格图，在一个同步设置，所有机器人在每个时间步执行他们的行动。我们的算法为任意图形有$O(\min(m,kΔ) \cdot \log k)$步骤运行时使用$O(\log n)$位的内存在每个机器人，其中$m$是边缘的数量和$Δ$是最大程度的图形。这是对$O(mk)$步骤的指数改进，这是先前已知的最佳算法。特别是，我们的算法的运行时间是最佳的（高达$O(\log k)$因素）在常数度任意图。我们的算法网格图有$O(\min(k,\sqrt{n}))$步骤运行时使用$Θ(\log k)$位在每个机器人。这是第一个算法分散在网格图。此外，该算法是最佳的内存和时间时，$k=Ω(n)$。
2019-04-27 cs.DC cs.DS
Mobile Agents for Content-Based WWW Distributed Image Retrieval
目前，在因特网中提供内容的事实标准是万维网。基于内容的图像检索（CBIR）是目前在Web上出现的一种技术。CBIR应用来自计算机科学的方法和算法来基于图像的视觉内容分析和索引图像。移动代理将分布式系统的灵活性推向了极限，因为不仅计算是动态分布的，而且执行它们的代码也是动态分布的。目前的商业小程序为基础的方法来访问图像数据库系统提供有限的灵活性，可扩展性和鲁棒性。本文提出了一种基于Java移动代理的WWW分布式图像检索框架。该框架的实施情况表明，其绩效与现行办法相当，在某些情况下甚至优于现行办法。
2008-03-01 cs.DC cs.IR
Quiescence of Self-stabilizing Gossiping among Mobile Agents in Graphs
INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET EN AUTOMATIQUE（法国国家信息与自动化研究所）
本文考虑了图中的移动代理之间的闲谈：代理在图上移动，并传播他们的初始信息，每一个其他代理。我们专注于自我稳定的解决方案的八卦问题，代理人可以从任意位置在任意状态。自我稳定要求（一些）参与的代理永远保持移动，暗示最大化最终可以允许停止移动的代理数量。本文对自稳定Agent Gossip问题进行了形式化，引入了静态数（即，最终停止的代理的最大数量）的自稳定的解决方案，并调查相对于代理匿名，同步，链路双工能力，和白板能力的几个假设的静止数。
2008-03-04 cs.DC cs.PF cs.RO
JAM: The JavaScript Agent Machine for Distributed Computing and Simulation with reactive and mobile Multi-agent Systems -- A Technical Report
Univ. of Bremen（不来梅大学）；Institute for Digitization（数字化研究所）
基于Agent的建模（ABM）、仿真（ABS）和分布式计算（ABC）是已建立的方法。互联网和基于网络的技术是适当的载体。本文是一份技术报告，介绍了JavaScript Agent Machine（JAM）平台和使用AgentJS进行代理编程的一些教程方面，AgentJS是广泛使用的JavaScript程序设计语言的一个子集，用于基于移动状态的反应式代理的编程。除了解释特定的设计选择的动机，并介绍了核心概念的架构和编程的代理在JavaScript，简短的例子说明了强大的JAM平台和它的组件部署在强大的异构环境，如互联网的大规模多代理系统。JAM适用于强异构和移动环境中的部署。最后，JAM可以在统一的方法中用于ABC和ABS，最终实现移动人群感知与模拟（ABS）的耦合。
2022-07-22 cs.AI cs.DC cs.HC
Scaling Mobile Agent Systems: From Capability Density to Collective Intelligence
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
本文提出通过紧凑基础模型设计与压缩提升单个代理能力密度，并通过通信丰富的多代理协作实现集体智能，以解决移动代理系统的扩展性问题。
2026-04-29 cs.CL cs.DC cs.MA
Mobile Agent based Market Basket Analysis on Cloud
本文描述了一个基于位置的移动购物应用程序的设计和开发的面包店。整个应用程序都部署在云上。该系统采用三层体系结构，由前端、中间件和后端组成。前端层是一个基于位置的移动购物应用程序，用于android移动设备，用于购买附近地方的烘焙产品。前端级别还显示所购买产品之间的关联。中间件层提供了一个Web服务，用于从关系数据库生成JSON（JavaScript Object Notation）输出。它在移动应用程序和云中的服务器之间交换信息和数据。后端层提供Apache Tomcat Web服务器和MySQL数据库。该应用程序还使用Google Cloud Messaging来生成订单通知并将其发送给店主。
2014-11-25 cs.CY cs.DC
Spatio-Temporal Coverage Enhancement in Drive-By Sensing Through Utility-Aware Mobile Agent Selection
近年来，驾车感应模式已经变得越来越受欢迎，以实现对城市地区的经济有效的监测。驾车感应是一种形式的人群感应，其中配备传感器的车辆（又名，移动代理）是主要的数据收集代理。提高驾驶感测的功效提出了许多挑战，其中一个重要的挑战是选择非专用的移动代理，在其上安装有限数量的传感器。这个问题，我们称之为移动代理选择问题，有显着的时空覆盖的驱动传感平台和由此产生的数据集的影响。这方面的挑战是在考虑到地理区域的相对重要性的同时实现最大的时空覆盖。在本文中，我们解决这个问题的背景下，SCOUTS项目，其目标是准确地映射和分析城市热岛现象。我们的工作做出了几项重大的技术贡献。首先，我们描绘了一个模型，代表移动代理选择问题。该模型考虑了车辆（在我们的情况下是公共交通巴士）的轨迹和城市区域的相对重要性，并将其公式化为优化问题。其次，我们提供了两个算法，是基于实用程序（覆盖）值的移动代理，即，基于热点的算法，限制搜索空间的重要子区域和实用程序感知的遗传算法，使后者的算法，使无偏的选择。第三，我们设计了一个高效的覆盖冗余最小化算法，在每一步，选择移动代理，这提供了最大的改善时空覆盖。本文报告了一系列的实验，从雅典，GA，美国的真实世界的数据集，以证明所提出的方法的有效性。
2020-02-14 cs.DC eess.SP
Localized Mobile Agent Framework for data processing on Internet of Things
物联网（IoT）是最近趋势中的主要研究领域。物联网有能力与任何对象进行通信。物联网在收集数据时会产生大量的原始数据。因此，需要有效的机制来解决物联网问题。本文介绍了物联网的本地化MapReduce框架。该框架在本地节点处处理数据，而不将数据传输到云或高端的服务器。移动代理具有从一个节点迁移到另一个节点进行数据处理的能力，Mapper和Reducer用于代理复制和结果聚合。使用成本函数对该框架的性能进行了评估，结果证明了该框架的有效性。
2020-04-03 cs.DC cs.SI
Optimal Self-Stabilizing Mobile Byzantine-Tolerant Regular Register with bounded timestamp
本文提出了第一个实现的自稳定的定期寄存器仿真$n$服务器是宽容的移动拜占庭代理，和\emph{transient failures}在一个无轮同步模型。与现有的移动拜占庭容忍寄存器实现不同，本文考虑了一个更强大的对手，其中（i）消息延迟（即，$δ$）和移动拜占庭代理移动的周期（即，$Δ$）是完全解耦的，并且（ii）服务器不知道它们的状态，即，该协议允许\emph{(i)}和\emph{(ii)}直到$f$的移动Byzantine代理出现任意数量的瞬时故障。此外，我们的实现使用有界的时间戳从$\mathcal{Z}\_{13}$域，它是最佳的容忍$f$移动拜占庭代理在给定的模型中所需的服务器的数量。
2018-10-23 cs.DC cs.DS cs.NI
Decentralized Federated Learning with Model Caching on Mobile Agents
New York University（纽约大学）；Stony Brook University（石溪大学）；New York Institute of Technology（纽约理工学院）
本文提出缓存去中心化联邦学习（Cached-DFL），通过在移动智能体上缓存并交换近期遇到的模型来应对通信机会零星的问题，理论分析缓存陈旧性对收敛的影响，并在车载网络实验中验证其显著优于无缓存的DFL。
2025-02-04 cs.DC cs.LG
Distributed Localization and Tracking of Mobile Networks Including Noncooperative Objects - Extended Version
我们提出了一个贝叶斯方法的分布式顺序定位的移动网络组成的合作代理和非合作对象。我们的方法提供了一个一致的合作自定位（CS）和分布式跟踪（DT）的组合。使用代理和对象之间以及代理之间的测量来定位和跟踪多个移动代理和对象。对于分布式操作和低复杂度，我们结合了基于粒子的信念传播的共识或八卦计划。通过底层因子图的CS和DT部分之间的概率信息传递来实现高定位精度。仿真结果表明，显着改善代理自定位和对象定位性能相比，单独的CS和DT，和非常好的缩放性能相对于代理和对象的数量。
2015-12-31 cs.DC cs.IT math.IT
A Public-key based Information Management Model for Mobile Agents
基于移动代码的计算需要开发保护方案，该保护方案允许对由不可信主机中的代理收集的数据进行数字签名和加密。这些算法不能依赖于携带加密密钥，如果这些密钥可能被窃取或用于伪造数据的敌对主机和代理。因此，信息和密钥都必须得到保护，只有授权的主机，即提供信息的主机和发送移动代理的服务器，才能修改（通过更改或删除）检索到的数据。在这项工作中提出的数据管理模型允许由代理收集的信息被保护免受处理的信息网络中的其他主机。这是通过使用标准的公钥密码学来完成的，该标准的公钥密码学经过修改以支持分布式环境中的数据保护，而不需要与已经丢弃代理的主机的交互式协议。它们的重要性在于，它是第一个支持全功能保护移动代理的模型，允许远程主机在代理返回其原始服务器之前根据需要更改自己的信息。
2000-10-09 cs.CR cs.DC cs.IR
Computational Power of a Single Oblivious Mobile Agent in Two-Edge-Connected Graphs
我们研究了具有存储的$n$节点图中单个移动代理的计算能力（即，节点存储器）。通常，具有1位代理存储器和$O(1)$位存储器的系统与具有$O(n)$位代理存储器和$O(1)$位存储器的系统一样强大。因此，我们专注于一位内存和遗忘（即，零位存储器）代理。虽然他们的计算能力是不相等的，所有已知的结果表现出这样的差异依赖于这样一个事实，即不经意的代理不能从一边到另一边跨桥边缘传输任何信息。因此，我们的主要问题如下：在2-边连通图中，一位内存和不经意代理的计算能力是否相等？本研究的主要贡献是回答这个问题的宽松假设下，每个节点有$O(\logΔ)$位存储（其中$Δ$是最大程度的图）。我们提出了一个算法，用于模拟任何算法的一个单一的一位内存代理使用不经意的代理$O(n^2)$时间开销每轮。我们的研究结果意味着区分遗忘和非遗忘代理的计算能力的图的拓扑结构完全由桥边的存在来表征。
2022-11-14 cs.DC cs.DS
Resilient Consensus Against Mobile Malicious Agents
本文讨论了新的共识问题，在存在的对手，可以在网络中移动，并导致错误的行为在受攻击的代理。通过采用计算机科学文献中的几种移动对手模型，我们开发了可以减轻此类恶意代理影响的协议。该算法遵循类的平均子序列减少（MSR）算法，根据该算法，代理忽略从邻居在其状态更新收到的可疑值。与静态对手模型不同的是，即使在对手离开后，被感染的代理可能仍然在其值中存在错误，其影响必须考虑。我们开发的网络结构的条件下，完全和非完全图的情况下，所提出的算法保证达到弹性共识。在随机图上进行了大量的仿真，以验证我们的方法在系统的不确定性下的有效性。
2020-06-21 cs.DC cs.SY eess.SY
An Intelligent Mobile-Agent Based Scalable Network Management Architecture for Large-Scale Enterprise System
为了解决集中式网络管理模型（SNMP或CMIP管理模型）的可扩展性和灵活性问题，近年来提出了几种基于移动Agent的分布式网络管理模型。虽然使用移动代理来分配和委托管理任务来方便地处理前面提到的问题，许多基于代理的管理框架，如初始平台模型和静态中层管理人员采用移动代理模型不能有效地满足当前网络的需求，这是在规模和复杂性不断增长。此外，各种技术，如SONET、ATM、以太网、DWDM等，存在于网络的接入、城域网和核心（长途）部分的不同层，在它们自己的成帧和协议结构方面增加了复杂性。因此，控制和管理这些网络中的流量是一项具有挑战性的任务。针对上述问题，提出了一种基于智能可扩展层次代理的大规模复杂网络管理模型。提出了成本估算，以期计算管理数据开销方面的总体管理成本。此后获得的结果建立所提出的架构相比，集中式和平床代理模型的有用性。
2012-02-09 cs.DC cs.MA cs.NI
Improved Linear-Time Construction of Minimal Dominating Set via Mobile Agents
Indian Statistical Institute（印度统计研究院）
本文提出通过移动代理在同步环境下以线性时间构造最小支配集，并在此过程中构建生成树和选举领导者。
2025-11-25 cs.DC cs.DS cs.MA
Evacuation of equilateral triangles by mobile agents of limited communication range
我们考虑的问题疏散$k \geq 2$移动代理从一个单边等边三角形通过出口位于一个未知的位置上的周边的三角形。代理最初位于三角形的质心，并且它们可以与最多$r$和$0\leq r \leq 1$的距离处的其他代理通信。一个智能体最多可以以1的速度移动，并且只有当它到达出口所在的点时才能找到出口。特工们可以合作寻找出口。{ \em疏散问题}的目标是最小化疏散时间，定义为{ \em all}座席到达出口的最坏情况时间。我们提出并分析了几种算法的疏散问题的$k \geq 2$代理，我们的研究结果表明，要使用的最佳策略取决于$r$和$k$的值。对于两个代理，我们给出了三种算法，每一种算法都能在$0 \leq r \leq 1$范围内的$r$的不同子范围内实现最佳性能。最后，我们表明，对于任何$r$，疏散的$k=6 +2\lceil(\frac{1}{r}-1)\rceil$代理商可以在时间$1+\sqrt{3}/3$，这是最佳的时间，并渐近最佳的代理商的数量。
2019-08-20 cs.DC cs.DS cs.MA
