Half a Century of Distributed Byzantine Fault-Tolerant Consensus: Design Principles and Evolutionary Pathways
本文系统梳理了半个世纪以来分布式拜占庭容错共识的历史演进与设计原则，涵盖PBFT、SMR、部分同步/异步协议及DAG共识等关键进展，并展望无线与区块链场景下的未来研究方向。
2025-05-10 cs.DC
Voting-based probabilistic consensuses and their applications in distributed ledgers
我们回顾了被称为多数动态的概率模型（也称为阈值投票模型），并讨论了它们在加密货币系统中实现共识的可能应用。特别是，我们表明，直接使用这种方法在拜占庭设置的实际共识可能是有问题的，需要广泛的进一步研究。然后，我们讨论了FPC共识协议，该协议通过使用外部随机性来避免上述问题。
2021-08-06 cs.DC
D-CAST: Distributed Consensus Switch in Wireless Trustworthy Autonomous System
针对无线可信自主系统因动态拓扑和随机信道可能同时出现崩溃与拜占庭故障的问题，本文提出分布式共识自主切换机制D-CAST以适配动态节点的不同容错需求，并分析了其在无线系统中落地的挑战。
2024-05-14 cs.DC
Fastest Distributed Consensus Averaging Problem on Chain of Rhombus Networks
分布式共识已出现作为一个最重要的和主要的问题，在分布式计算的背景下，它已经收到了新的兴趣在传感器网络领域（由于在无线通信的最新进展），其中解决最快的分布式共识平均问题在不同的拓扑结构的网络是在这个问题的主要问题之一。本文给出了菱形网络链上最快分布式共识平均算法的解析解，其求解过程包括网络关联连通图的分层和半定规划，特别是松弛条件的求解，其中最优权值由松弛条件引发的特征多项式的归纳比较得到.归纳确定了包含SLEM的权矩阵特征值对应的特征多项式及其根。此外，为了说明菱形图的重要性，指出用菱形子图代替路网络中的单个节点，可以提高路网络的收敛速度。
2010-06-17 cs.DC cs.DM cs.IT
Impossibility of $n-1$-strong-equllibrium for Distributed Consensus with Rational Agents
Afek et al.（2014）提出了一种用于环中具有理性代理的分布式共识的$n-1$ -强均衡算法。证明了当$n$为偶数时，在任意有理性代理的拓扑中，分布式共识的$n-1$ -强均衡是不可能的.当$n$为奇数时，我们证明了Afek等人提出的算法是唯一能解决该问题的算法.最后，证明了当$n$为偶数时，该算法在同步环中具有$n-2$ -强均衡性.
2017-08-08 cs.DC cs.GT
Fastest Distributed Consensus Problem on Branches of an Arbitrary Connected Sensor Network
研究了任意连通传感器网络分支上的最快分布式共识平均问题。在以往的工作中，充分了解传感器网络的连通性拓扑结构，需要确定最佳的权重和收敛速度的分布式共识平均算法在网络上。在这项工作中，第一次为某些类型的分支的边缘分析确定最佳权重，独立于网络的其余部分。求解过程包括分支关联连通图的分层和半定规划（SDP），特别是松弛条件的求解，其中最优权值通过松弛条件引发的特征多项式的归纳比较来获得。几个例子和数值结果证实了所获得的权重的最优性。
2011-06-03 cs.DC cs.DM cs.IT
Analysis of Distributed ADMM Algorithm for Consensus Optimization in Presence of Error
ADMM算法是求解凸优化问题的一种常用算法。将该算法应用于分布式共识优化问题，得到了一个完全分布式的迭代解，该解依赖于节点的处理和邻居之间的通信。本地计算通常遭受不同类型的误差，例如，观测或量化噪声，这会降低算法的性能。在这项工作中，我们专注于分析分布式ADMM的一致性优化存在的附加节点误差的收敛行为。我们特别表明，（一个嘈杂的）ADMM在一定条件下线性收敛，并检查相关的收敛点。数值结果证明了所提出的分析的有效性。
2017-01-14 cs.DC math.OC
On the Convergence Rate of Average Consensus and Distributed Optimization over Unreliable Networks
我们认为，在不可靠的通信网络，其中数据包可能会被意外丢弃在传输过程中，达到平均共识和解决基于共识的优化问题。现有的工作要么假设链路故障影响两个方向上的通信，要么假设消息发送器{ \em确切地知道}在每次迭代中有多少个输出链路正常工作。在本文中，我们考虑有向链路，我们{ \em不}要求每个节点知道它的当前传出度。首先，我们提出并刻画了达到平均一致的收敛速度。然后，我们将我们的鲁棒共识更新的经典分布式双平均方法，其中的共识更新被用作信息聚合原语。我们表明，局部迭代收敛到一个共同的最优的全局目标的速率$O(\frac{1}{\sqrt{t}})$，其中$t$是迭代次数，匹配的无故障性能的分布式双平均方法。
2018-12-07 cs.DC math.OC
Progressive quantization in distributed average consensus
我们考虑传感器网络中传感器与邻居交换量化信息的分布式平均共识问题。我们提出了一种新的量化方案，利用整个共识算法的迭代由传感器交换的值之间的相关性增加。在每个传感器中实现低复杂度的均匀量化器，并且通过在共识算法的收敛期间逐渐减小量化间隔来实现精细量化。我们提出了一个递归关系计算依赖于网络拓扑结构和通信速率的量化参数。我们进一步表明，递归关系可以导致一个简单的指数模型的量化步长的大小在迭代，其参数可以计算的先验。最后，仿真结果表明渐进量化方案的有效性，导致共识的解决方案，即使在低通信速率。
2012-03-21 cs.DC
Bizur: A Key-value Consensus Algorithm for Scalable File-systems
Bizur是一个公开键值接口的共识算法。它由分布式文件系统使用，可扩展到数百台服务器，提供数百万IOPS，包括数据和元数据，并具有一致的低延迟。Bizur的目标是那些需要强一致性状态，但不需要分布式日志的服务;例如，分布式锁管理器或分布式服务定位器。通过避免分布式日志方案，Bizur优于基于分布式日志的共识算法，在正常操作期间，特别是在故障期间，产生更多的IOPS并保证较低的延迟。Paxos类算法（例如，Zab和Raft），由于它们依赖于分布式日志，因此可能具有人为争用点。在复制一般服务时需要分布式日志，但当所需服务是基于键值的时，可以避免分布式日志创建的争用点。Bizur正是这样做的，通过在独立的密钥上独立地达成共识。这种独立性使Bizur能够更有效地处理故障，并且比其他共识算法更好地扩展，允许使用Bizur的文件系统与之一起扩展。
2017-02-14 cs.DB cs.DC
Belief Consensus Algorithms for Fast Distributed Target Tracking in Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络的分布式目标跟踪中，可以通过通信路径的构建和维护来实现对目标状态的一致性，以便交换关于局部似然函数的信息。这种方法缺乏对故障的鲁棒性，并且不容易适用于ad-hoc网络。为了解决这个问题，已经提出了几种方法，允许通过完全分布式的信念共识（BC）算法，在分布式粒子滤波（DPF）的局部似然协议。然而，尚未进行收敛速度和通信成本的统一比较。在本文中，我们提供了这样的比较，并提出了一种新的BC算法的基础上的信念传播（BP）。根据我们的研究，基于大都会信念共识（MBC）的DPF是最快的循环图，而基于BP共识的DPF是最快的树图。此外，我们发现，基于BC的DPF方法具有较低的通信开销比数据洪泛时，网络是足够稀疏。
2013-07-30 cs.DC
Consensus-Based Distributed Computation of Link-Based Network Metrics
平均共识算法在分布式计算系统中有着广泛的应用。在分布式计算系统中，所有节点仅通过与其本地邻居交换信息就其初始状态的平均值达成一致。在这封信中，我们将研究基于链路的网络度量，这些度量是在网络中的链路上定义的成对节点属性的多项式函数。与基于节点的平均一致性不同，这种基于链路的度量依赖于节点属性的分布和底层网络拓扑。我们提出了一个通用的算法，使用加权平均共识协议的分布式计算基于链路的网络度量，并提供收敛条件和收敛速度分析。
2021-01-04 cs.DC cs.SI eess.SP
Distributed Abstract Optimization via Constraints Consensus: Theory and Applications
分布式抽象程序是一类新型的分布式优化问题，其中（i）变量的数量远小于约束的数量，以及（ii）每个约束都与网络节点相关联。抽象优化程序是线性规划的一种推广，它可以捕获许多几何优化问题。我们提出了新的分布式抽象程序的约束共识算法：每个节点迭代地识别本地活动的约束，并与邻居交换它们，网络计算确定全局最优的活动约束。所提出的算法适用于具有弱时间依赖的连通性要求和严格的内存约束的网络。我们展示了如何合适的目标定位和编队控制问题可以通过约束共识。
2009-11-02 cs.CG cs.DC cs.DS
Consensus Algorithms of Distributed Ledger Technology -- A Comprehensive Analysis
本文对分布式账本技术中的三十种共识算法进行了综合分析，通过十一种属性比较其权衡，并探讨了它们在信息物理系统中的应用适用性。
2023-09-23 cs.CR cs.DC
When Internet of Things Meets Blockchain: Challenges in Distributed Consensus
区块链被认为是物联网（IoT）的一项有前途的技术，因为它为分散式网络提供了重要的解决方案，可以解决信任和安全问题，高维护成本问题等。区块链提供的分散化在很大程度上可以归因于共识机制的使用，它可以在没有任何第三方参与的情况下以分布式方式进行点对点交易。本文首先介绍了区块链的基本概念，并说明了为什么共识机制在区块链支持的物联网系统中起着不可或缺的作用。然后，我们讨论了两个著名的共识机制，包括工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）的主要思想，并列出了它们在物联网中的局限性。接下来，两种主流的基于直接无环图（DAG）的共识机制，即，Tangle和Hashgraph，以说明为什么DAG共识比PoW和PoS更适合物联网系统。最后讨论了基于DAG的共识机制在未来需要解决的问题和挑战。
2019-05-15 cs.DC
RMWPaxos: Fault-Tolerant In-Place Consensus Sequences
基于分布式、容错共识构建共识序列（用于复制状态机）通常需要为每个新共识实例提供单独的分布式状态。分配和维护此状态会导致大量开销。特别地，以容错方式释放分布式的、过时的状态不是微不足道的，并且给系统增加了进一步的复杂性和成本。在本文中，我们提出了一个扩展的单法令Paxos协议，可以学习一系列的共识决定“到位”，即与一组分布式状态。我们的协议不需要动态日志结构，因此不需要分布式日志修剪，快照，压缩，或动态资源分配。该协议建立了一个容错的原子寄存器，支持任意的读-修改-写操作。我们使用一致法定人数的概念来检测先前的共识是否仍然需要巩固或已经完成，以便可以安全地提出下一个共识值。在没有状态修改的情况下完成了对合并共识的读取，并且因此没有并发控制和对序列化的需求。一个不被打断的提议者通过让接受者急切地准备前一个请求，在每个决策的单个消息往返中就连续的共识决策达成一致。
2020-04-01 cs.DC
Reductions in Distributed Computing Part I: Consensus and Atomic Commitment Tasks
本文介绍了分布式计算中约简的几个概念，并研究了两个基本协议任务的约简性质，即共识和原子承诺。我们首先提出了“a la Karp”约简的概念，它是经典Karp约简的分布式计算的一种模拟。然后，我们定义了一个较弱的减少，这是库克减少的类似物。这两个约简分别称为K约简和C约简。我们还介绍了C*-减少的概念，在经典的（即非分布式）系统中没有对应的，这自然会出现在处理对称任务。我们建立了关于这三种约化的各种约化与不可约化定理。我们的主要结果是共识和原子承诺任务的不可比性声明：我们表明，他们是无与伦比的C-减少，除了弹性度为1时，在这种情况下，原子承诺严格比共识。这些结果的一个副作用是，我们的概念的C-减少严格弱于K-减少，即使是不可解决的任务。
2004-12-29 cs.DC
Consensus analysis of random sub-graphs for distributed filtering with link failures
本文针对链路故障下的分布式滤波，结合广播Push-Sum算法与递归一致性滤波器，基于随机拉普拉斯矩阵和随机子图分析其稳定性，刻画收敛速度与最小一致性步数，并用数值仿真验证。
2023-05-08 cs.DC cs.SY eess.SY
A Solution to Fastest Distributed Consensus Problem for Generic Star & K-cored Star Networks
分布式平均一致性是分散计算算法中的主要机制。在分布式平均共识算法中，每个节点都有一个初始状态，目标是计算每个节点的初始状态的平均值。为了完成这一任务，每个节点通过使用相邻节点之间的本地通信，通过其自身和邻居的状态的加权平均来更新其状态。在拓扑结构固定的网络中，分布式平均共识算法的收敛速度取决于权值的选择。研究了分布式平均共识算法中的权值优化问题。这里考虑的网络拓扑是一个星形网络，其中分支具有不同的长度。根据网络的拓扑参数，给出了最优权值和算法收敛速度的闭式公式。此外，一般的K-核心星形拓扑结构已被引入作为一种替代的星形拓扑结构。与星型拓扑相比，引入的拓扑具有更快的收敛速度。仿真结果表明，与其他常用的加权方法相比，最优加权方法具有更好的性能。
2012-01-21 cs.DC cs.IT math.IT
Threshold Logical Clocks for Asynchronous Distributed Coordination and Consensus
用于异步网络的一致性协议通常是复杂和低效的，导致实际系统依赖于同步协议。本文试图简化异步共识之上建立一个新的阈值逻辑时钟抽象，使上层操作，如果在一个同步网络。这种方法为故障停止节点产生了一个异步共识协议，该协议可能比Paxos及其基于领导者的变体更简单，更强大，不需要共同的硬币，并在恒定的预期回合数中实现共识。同样的方法可以通过建立在成熟的技术上来加强对拜占庭式失败的防范，例如防篡改日志记录和流言、可问责的状态机、阈值签名和见证人共同签名以及可验证的秘密共享。现有抽象和阈值逻辑时钟的这种组合产生了一种模块化的、分层清晰的方法，用于构建实用且高效的拜占庭共识、分布式密钥生成、时间、时间戳和随机性信标以及其他关键服务。
2019-07-16 cs.CR cs.DC cs.NI
Non-Linear Distributed Average Consensus using Bounded Transmissions
提出了一种分布式平均共识算法，每个传感器发送有界峰值功率。在通信噪声的存在下，它表明，节点达成共识渐近一个有限的随机变量，其期望值是所需的样本平均值的初始观测值的方差，取决于算法的步长和通信噪声的方差。渐近性能的特点是推导出的渐近协方差矩阵使用随机逼近理论的结果。结果表明，使用有界传输的结果在收敛速度较慢的线性共识算法的基础上的拉普拉斯启发式。模拟证实了我们的分析结果。
2013-02-21 cs.DC cs.IT math.IT
Fastest Distributed Consensus on Path Network
为寻找最快分布式共识（FDC）问题提供解析解是传感器网络领域的挑战性问题之一。迄今为止提出的大多数方法都是用数值凸优化方法来处理FDC平均算法问题的，除了在[3]中证明了路径的简化答案外，到目前为止还没有给出求FDC的封闭形式解。在这项工作中，我们提出了一个解析解的最快的分布式共识的路径网络使用半定规划，特别是解决松弛条件，其中最佳的权重是通过归纳比较的松弛条件启动的特征多项式。
2010-03-15 cs.DC cs.IT math.CO
Distributed Average Consensus Over Noisy Communication Links in Directed Graphs
受弹性、可伸缩性和即插即用操作需求的推动，分布式决策变得越来越普遍。在多智能体系统中达成共识的问题是分布式决策的核心。在这篇文章中，我们研究了在有向多智能体网络中，当通信链路被噪声破坏时，实现平均共识的问题。我们提出了一个算法，每个代理更新其估计的基础上的本地混合的信息，并增加其加权无噪声的初始信息，其更新在每次迭代。我们证明，适当设计的权重的代理实现共识下添加剂的通信噪声。我们建立，当通信链路是无噪声的，所提出的算法以几何速度走向共识。在通信噪声下，我们证明了代理估计几乎肯定会达到共识值。我们提出了数值实验，以证实所提出的算法在不同的噪声实现和各种算法参数的有效性。
2022-11-11 cs.DC cs.MA cs.SY
Distributed Maximum Consensus over Noisy Links
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）；CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织Data61）；Linköping University（林雪平大学）
针对噪声通信链路下的多智能体最大共识问题，提出RD-MC算法，将其重构为分布式优化并用ADMM求解，结合单组估计与移动平均提升效率和鲁棒性。
2024-06-17 cs.DC cs.LG eess.SP
The Sheaf Laplacian: A Topological Framework for Data Fusion and Consensus in Distributed Sensing Networks
提出层理论作为传统图模型的替代，利用层拉普拉斯算子实现异构分布式传感网络中的数据融合与共识。
2026-06-19 cs.DC
Distributed Consensus Network: A Modularized Communication Framework and Reliability Probabilistic Analysis
本文提出模块化通信框架以统一描述崩溃与拜占庭容错共识协议，并基于概率模型分析链路丢失和节点故障下的可靠性，结合 RAFT 实现验证两种延迟优化方法。
2025-02-17 cs.DC
Distributed Consensus Resilient to Both Crash Failures and Strategic Manipulations
在本文中，我们研究了同步系统中的分布式共识受到意外的崩溃故障和系统中的理性代理的战略操纵。我们适应抗共谋的纳什均衡模型协议的概念，是弹性的崩溃失败和一组串通代理的战略操纵。对于一个$n$分布式代理的系统，我们设计了一个确定性协议，容忍2合谋代理和一个随机化协议，容忍$n - 1$合谋代理，都容忍任何数量的失败。我们还表明，如果勾结者被允许一个额外的通信轮后，每个同步轮，有没有协议，甚至可以容忍2勾结代理和1崩溃失败。
2012-06-06 cs.DC cs.GT
SightSteeple: Agreeing to Disagree with Functional Blockchain Consensus
经典和当代的分布式共识协议，可能是二进制协议、状态机复制或区块链共识，要求对等系统中的所有协议参与者就作为共识有效载荷的一部分的完全相同的信息达成一致。虽然这种共识模型被广泛研究，并且对于大多数基于共识的去中心化应用程序都很有用，但它没有定义正确的分布式系统，这些系统通过共识协议本身来授权基于参与者凭证的特权可见性。我们引入了一种新的分布式共识范式，称为功能性区块链共识。功能性区块链共识允许每个区块链协议参与者根据区块链系统中参与者的凭证就交易列表的一些不同子信息达成一致，而不是就整个交易列表达成一致。我们激励两个对手模型，一个是标准的崩溃故障对手，另一个是新的合理故障对手，以损害功能性区块链共识。然后，我们提出了两个版本的区块链协议SightSteeple，该协议在所述故障模型中实现了功能性区块链共识。SightSteeple依赖于标准区块链共识和功能加密的新颖组合，以及其他原语，以实现其正确性目标。最后，我们讨论了基于功能性区块链共识的非对称分布式账本的实际用途，并激励了这种新共识范式可能产生的分支结构。
2022-05-02 cs.CR cs.DC
Modelling the Raft Distributed Consensus Protocol in mCRL2
本文在 mCRL2 规范语言中对 Raft 分布式共识算法及其正确性性质进行了形式化建模，为验证该协议提供了形式化基础。
2024-03-27 cs.DC cs.LO cs.SE
How to Stop Consensus Algorithms, locally?
研究了网络中局部停止的分布式共识算法问题，其中每个节点通过与邻居的交互来更新其状态，并自行决定节点之间是否达到一定的一致性.由于单个节点无法访问其邻居之外的节点的状态，因此这个问题变得具有挑战性。在这项工作中，我们首先定义了通用分布式算法的停止问题。然后，一个分布式算法显式地提供了每个节点停止共识更新，通过探索所谓的本地和全局共识之间的关系。最后，我们在理论和模拟表明，其有效性取决于网络的大小和结构。
2017-03-15 cs.DC
A Distributed Newton Method for Large Scale Consensus Optimization
在本文中，我们提出了一个分布式牛顿算法的共识优化。我们的方法优于最先进的方法，包括ADMM。其核心思想是利用对偶Hessian的稀疏性，将牛顿步的计算转化为求解对称对角占优线性方程组的有效计算。我们验证我们的算法在理论上和经验。在理论方面，我们证明了我们的算法在最优邻域内具有超线性收敛性。经验上，我们展示了这种新方法在各种机器学习问题上的优越性。所提出的方法是可扩展的非常大的问题，并具有较低的通信开销。
2016-06-21 cs.DC math.OC
Fastest Distributed Consensus Averaging Problem on Perfect and Complete n-ary Tree networks
解决最快的分布式共识平均问题（即，在具有不同拓扑结构的网络上找到边上的权重以最小化权重矩阵的第二大特征值模）是传感器网络领域中的主要研究领域之一，并且在这个问题中众所周知的网络之一是树形网络。在这项工作中，我们提出了最快的分布式共识平均算法的分层和半定规划的方法，为两种特殊类型的树网络，即完美和完整的n元树网络的问题的解析解。该方法基于最快分布式共识平均问题的凸性，通过对松弛条件下的特征多项式进行归纳比较，找到最优权值。此外，某些类型的分支（例如完美和完整的n元树分支）的边的最佳权重独立于网络的其余部分来确定。
2010-05-15 cs.DC cs.IT cs.NI
Microchain: A Hybrid Consensus Mechanism for Lightweight Distributed Ledger for IoT
最近有报道称，物联网应用的区块链和智能合约支持的安全机制适用于城市、金融和网络服务。然而，由于现有区块链（如比特币和以太坊）中的功耗密集型和低吞吐量共识机制，将区块链技术集成到资源受限的物联网平台中仍然存在挑战。在本文中，微链，基于一个混合的信用证明（Proof-of-Credit，Voting-based Chain Finality，VCF）共识协议，被提出来为物联网系统提供一个安全的，可扩展的，轻量级的分布式账本。通过使用抗偏置随机协议和加密排序算法，随机选择节点子集作为最终委员会来执行共识协议。混合共识机制依赖于一种纯粹的权益证明（PoS）协议来确定参与者是否有资格在给定信用分配的公平初始分配的情况下提出区块。基于投票的链终结性协议负责通过解决冲突的检查点并选择唯一的链来完成块的历史。一个概念验证原型的实现和测试的物理网络环境。实验结果验证了Micorchain能够为物联网应用提供部分分散，可扩展和轻量级的分布式账本协议。
2019-09-24 cs.DC
Limited Rate Distributed Weight-Balancing and Average Consensus Over Digraphs
研究了固定有向图上的分布式量化权平衡和平均一致性问题。一个有向图的边的权是非负的，如果对于每个节点，它的输出边的权之和等于它的输入边的权之和，则它是权平衡的。本文提出并分析了第一个分布式算法，解决了重量平衡问题，只使用有限的速率和节点之间的简单通信（符合有向性质的图形边缘）。证明了格式的渐近收敛性，并给出了收敛速度分析。基于这一结果，提出了一种新的分布式算法，解决了平均共识问题的有向图，使用，在每次迭代中，有限速率的单工相邻节点之间的通信-一些位的权重平衡问题，其他的平均共识。所提出的量化一致性算法收敛到实数（即，对所有正整数$r$，几乎必然地和在$r$次平均意义下证明了（未量化）Agent的初始值.最后，数值结果验证了我们的理论研究结果。
2018-09-17 cs.DC cs.MA math.OC
Fastest Distributed Consensus Problem on Fusion of Two Star Networks
在不同拓扑结构的网络上寻找最快分布式共识问题的最优权值已经是一个活跃的研究领域。在这项工作中，我们提出了一个最快的分布式共识的问题的分析解决方案的网络融合形成的两个不同的对称星型网络，或者换句话说，网络由两个不同的对称星型网络共享同一个中心节点。求解过程包括网络关联连通图的分层和半定规划（SDP），特别是松弛条件的求解，其中最优权值通过松弛条件引发的特征多项式的归纳比较得到。一些数值模拟进行了调查之间的权衡两个融合星型网络的参数，即分支的长度和数量。
2010-03-26 cs.DC cs.IT math.IT
Distributed Particle Filter Implementation with Intermittent/Irregular Consensus Convergence
基于非线性、非高斯、分布式多传感器/智能体导航和跟踪应用，提出了一种基于多速率一致性/融合的分布式粒子滤波框架（CF/DPF）。CF/DPF框架基于运行局部化粒子滤波器来估计每个观测节点处的总体状态向量。单独的融合滤波器被设计为通过补偿相邻节点之间的共同过去信息来一致地将局部滤波分布同化到全局后验中。CF/DPF与同类产品相比具有两个明显的优势。首先，CF/DPF框架适用于网络连接是间歇性的，并且在两个连续的观察之间不能达成共识的场景。其次，CF/DPF不限于高斯近似的全球后验密度。本文的第三个贡献是推导的精确表达式计算后Cramer-Rao下界（PCRLB）的分布式架构的基础上的递归程序，涉及当地的Fisher信息矩阵（FISHER）的分布估计。CF/DPF算法的性能密切遵循集中式粒子滤波器接近PCRLB在我们测试的信噪比。
2012-09-04 cs.DC
A Distributed Consensus Algorithm for Prioritizing Autonomous Vehicle Passing at Unsignalized Intersections under Mixed Traffic
Department of Computer Engineering, Hongik University（弘益大学计算机工程系）
本文提出了一种方法，使联网自动驾驶车辆在与人类驾驶车辆共存的无信号交叉口确定通过优先级，通过分布式共识算法解决同时到达车辆的优先级冲突，确保安全性和活锁性。
2026-05-21 cs.DC
The Impact of Communication Delays on Distributed Consensus Algorithms
研究了通信延迟对分布式共识算法的影响。提出了两种对网络上的延迟进行建模的方法。第一个模型假设每个链路都以固定（恒定）的延迟量传递消息，第二个模型更现实，允许i.i.d.时变有界时滞与以前研究延迟对共识算法的影响的工作相反，这里研究的模型允许一个节点在一次迭代中从同一个邻居接收多个消息。固定延迟模型的分析表明，收敛到共识是有保证的，收敛速度降低不超过一个因子O（B^2），其中B是任何链路上的最大延迟。对于时变时滞模型，我们也给出了收敛性证明，对于行随机一致性协议，这不是遍历矩阵乘积的平凡结果。在这两种延迟模型中，共识值不再是平均值，即使原始协议是平均协议。出于这个原因，我们建议使用一种不同的共识算法，称为Push-Sum [Kempe et al. 2003]。我们模型延迟推和框架，并表明收敛到平均共识是有保证的。这表明，从实际的角度来看，Push-Sum可能是一个更好的选择。
2012-07-24 cs.DC
Consensus-based Decentralized Distributed Swarm Learning with Heterogeneous Big Data
Georgia State University（佐治亚州立大学）；University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那大学拉斐特分校）；George Mason University（乔治梅森大学）
针对边缘智能中非凸目标、数据异构和复杂网络拓扑的挑战，提出融合共识优化与粒子群优化的去中心化分布式群体学习框架，实现无需原始数据交换的协作，并缓解异构数据导致的性能退化。
2026-09-14 cs.DC
Average-case optimization analysis for distributed consensus algorithms on regular graphs
本文针对正则图上的分布式共识问题，采用平均情况分析推导最优方法，揭示其与Heavy Ball方法的联系，并分析收敛速率和进行数值比较。
2024-11-24 cs.DC math.OC
Analysis of Distributed ADMM Algorithm for Consensus Optimization in Presence of Node Error
交替方向乘子法（ADMM）是一种常用的凸优化算法，可用于求解分布式一致性优化问题。在这种情况下，代理在本地估计优化问题的最优解，并通过连接的网络与邻居交换消息。分布式算法在实践中通常暴露于不同类型的错误，例如，这是由于量化或通信噪声或损失。在这里，我们专注于分析分布式ADMM的共识优化的收敛性存在的附加随机节点误差，在这种情况下，节点通信的噪声版本的最新估计的解决方案，他们的邻居在每次迭代。当局部目标函数为强凸函数且具有Lipschitz连续梯度时，给出了算法稳态误差的上下界.此外，我们还证明了，当局部目标函数是凸的和加性节点误差是有界的，噪声ADMM的一致性优化的估计误差也是有界的。数值结果表明，所提出的分析的有效性和阐明的作用，系统和网络参数的性能。
2019-01-08 cs.DC eess.SP
Chebyshev Polynomials in Distributed Consensus Applications
Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学）
本文利用切比雪夫多项式的性质提出一种基于线性迭代的分布式共识算法，通过二阶差分方程更新规则，显著减少迭代次数，适用于固定和切换通信拓扑，提高了收敛速度。
2012-06-06 cs.DC cs.MA cs.SY
Weight Optimization for Distributed Average Consensus Algorithm in Symmetric, CCS & KCS Star Networks
研究了对称星形网络上分布式共识平均算法的权值优化问题。根据网络的拓扑参数确定了网络的最优权值和收敛速度。此外，两个替代拓扑结构具有更快的收敛速度已经推出。新的拓扑结构是完整核心对称（CCS）星形和K核心对称（KCS）星形拓扑。结果表明，在对称和CCS星形构形中，中心部分的最优权与其分支无关。通过仿真，验证了在量化约束下所得到的权值的最优性。
2011-07-28 cs.DC cs.IT math.CO
Distributed consensus with mixed time/communication bandwidth performance metrics
Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（斯坦福大学航空航天系）
本文研究了分布式一致性问题中时间和通信复杂度的内在权衡。提出了一种衡量通信复杂度的带宽复杂度概念，并证明了一致性的带宽下界，设计了带宽最优的共识算法，并提出了可调节参数的分布式算法，以在通信复杂度和时间复杂度之间进行权衡。
2014-10-03 cs.DC cs.SY eess.SY
Cooperative UAVs Gas Monitoring using Distributed Consensus
University of Trento（特伦托大学）
本文讨论的问题，在有限的区域内使用多个协调代理的目标检测和定位。无人机（UAV）群在一定的生产区域内尽可能快地确定烟囱流出物扩散到气体羽流的位置，这使得问题具有挑战性，因为目标的时变性。设计并比较了三种不同的探测算法。除了勘探策略，本文报告了一个解决方案，一旦发现的实际堆栈位置的一个成员的团队快速收敛。导航和定位算法都是完全分布式的，并且基于共识理论。模拟现实的案例研究报告。
2019-07-16 cs.DC cs.RO
Modeling the Raft Distributed Consensus Protocol in LNT
共识协议对于可靠的分布式系统至关重要，因为它们可以让它们处理网络和服务器故障。几十年来，大多数共识协议都被设计为开创性的Paxos的变体，但在2014年，Raft被作为一个新的、“可理解的”协议提出，这意味着比众所周知的微妙的Paxos家族更容易实现。此后，Raft被用于各种工业项目，例如Hashicorp的Consul或etcd（由Google的Kubernetes使用）。Raft的正确性是基于协议的TLA+规范通过手动证明建立的。本文报告了我们在LNT进程代数中对Raft建模的经验。我们发现了一对夫妇的问题与原来的TLA+规格的筏，这已被纠正以来。更一般地说，这个练习提供了一个很好的机会来讨论如何最好地使用LNT形式语言和相关的CADP验证工具箱的功能来建模分布式协议，包括网络和服务器故障。
2020-04-28 cs.DC cs.SE
On Consensus-Optimality Trade-offs in Collaborative Deep Learning
Iowa State University（爱荷华州立大学）
在分布式机器学习中，智能体从不同的私有数据集协作学习，共识和最优性之间存在根本的紧张关系。在本文中，我们基于分布式深度学习的最新算法进展，探索固定通信拓扑上的各种共识-最优性权衡。首先，我们提出了增量共识为基础的分布式SGD（i-CDSGD）算法，它涉及多个共识步骤（每个代理与其邻居的信息通信）在每个SGD迭代。其次，我们提出了广义共识为基础的分布式SGD（g-CDSGD）算法，使我们能够浏览完整的频谱从完全一致（所有代理同意），以完成分歧（每个代理收敛到个别模型参数）。我们分析建立强凸和非凸目标函数的算法的收敛性，我们还分析了强凸情况下的算法的动量变量。我们通过数值实验来支持我们的算法，并展示了对现有协作深度学习方法的显着改进。
2018-05-30 cs.CV cs.DC cs.LG
Discussion of Quantum Consensus Algorithms
领导者选举是云计算、分布式系统、任务编排和区块链等许多领域的关键流程。通常，在分布式系统中，网络需要选择一个领导者，负责不同处理器之间的同步，数据存储，信息分发等。
2022-06-09 cs.DC quant-ph
Finite rate distributed weight-balancing and average consensus over digraphs
本文提出了第一个分布式算法，解决了重量平衡问题，只使用有限的速率和节点之间的单工通信，符合有向性质的图边缘。证明了该算法以次线性速率收敛于权平衡解。分析建立在一个新的度量的启发位置系统表示，其特征在于在网络上的信息交换的动态，并在一个新的步长规则。在此基础上，提出了一种新的分布式算法，解决了平均共识问题的有向图，使用，在每个时隙，有限速率的单工通信相邻节点之间的权重平衡问题和其他的平均共识的一些位。收敛的建议量化共识算法的平均节点的未量化的初始值的建立，几乎肯定和矩母函数的错误，和一个次线性收敛速度被证明足够大的步长。数值结果验证了我们的理论研究结果。
2020-02-29 cs.DC cs.MA math.OC
Distributed Consensus over Wireless Sensor Networks Affected by Multipath Fading
传感器网络的设计能够达成共识的全局最优决策测试，而不需要一个融合中心，是一个问题，在过去几年中受到了相当大的关注。已经提出了许多共识算法，其收敛条件取决于描述节点之间的交互的图。在大多数工作中，图是无向的，并且没有传播延迟。只是最近，分析已扩展到共识算法纳入传播延迟。在这项工作中，我们提出了一个共识算法能够收敛到一个全局最优的决策统计，使用宽带无线网络，由一个相当简单的MAC机制，其中每个链接是一个多路径，频率选择性，信道。本文的主要贡献是推导出网络拓扑的充分必要条件和信道传递函数的充分条件，保证指数收敛的共识算法的全局最优决策值，任何有界延迟条件。
2008-04-03 cs.DC cs.MA
DiRAC - Distributed Robot Awareness and Consensus
Dept. of CSE PES University（计算机科学与工程系 帕尔瓦尔大学）；Dept. of ECE PES University（电子工程系 帕尔瓦尔大学）
本文提出分布式框架DiRAC，通过区域分区、动态领导者、节拍同步共识及基于力的去中心化规划，支撑超大规模机器人群体的任务分配与实时路径规划。
2025-10-19 cs.DC cs.MA cs.RO
Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss
针对传统分布式最大共识隐私保护方法加噪导致精度下降的问题，提出基于增广图虚拟节点与特殊初始化的分布式优化方法，可在完美保护隐私的同时保持精度，优于现有噪声类方法。
2024-09-16 cs.CR cs.DC cs.IT
