Efficient Distributed Computations in Anonymous Dynamic Congested Systems with Opportunistic Connectivity
在这项工作中，我们解决的问题，分布式计算在匿名的，拥挤的，高度动态的，并不总是连接的网络/系统的效率。更准确地说，该系统由未知数量的匿名节点与拥塞的链接和本地计算。链路可以从一轮到另一轮任意变化，唯一的限制是任何T个连续网络的并集必须在所有节点上形成一个临时连接的（多）图（T的知识是节点需要的唯一信息，否则通信将不可行）。节点没有任何ID，只有其中的一些l具有一个位，将它们与没有这样的位的节点区分开。在每一轮中，节点可以发送和接收来自其当前邻居的消息。链路和节点是拥塞的，在这个意义上，消息和本地计算的本地缓存内存的长度是（渐近）对数。全对全通信是分布式计算中的一个基本原则-它假定每个节点都有一个输入消息要传递给所有其他节点。不失一般性，每个输入消息的大小是对数的，以适应链路和节点拥塞假设;否则，它们可以分成对数批次并逐个考虑。由于匿名性，每个节点只需要接收一组所有输入消息，每个消息都伴随着一些发起节点（消息多重性）。我们证明，这项任务可以在时间多项式中（最初未知）的节点数n和动态发展的图形的等周数的下界。这允许有效地模拟一个流行的拥塞集团模型上的匿名动态拥塞系统（ADCS）与抽象连接，即使节点的数量可能会任意改变在开始的仿真。
2022-02-15 cs.DC
Near-Optimal Dispersion on Arbitrary Anonymous Graphs
University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；Kent State University（肯特州立大学）
给定一个无向的，匿名的，端口标记的$n$无记忆节点，$m$边，和度$Δ$图，我们考虑分散的问题，最初任意定位在一个或多个节点的图形的$k\leq n$机器人（或令牌），完全$k$图的不同节点，每个节点上一个。我们的目标是同时最大限度地减少时间，以实现分散和内存的要求，在每个机器人。如果所有$k$机器人最初都位于单个节点上，则深度优先搜索（DFS）遍历在每个机器人处使用$Θ(\log(k+Δ))$位在$O(\min\{m,kΔ\})$时间内解决此问题。然而，如果机器人最初被定位在多个节点上，则先前已知的最佳算法在$O(\min\{m,kΔ\}\cdot \log \ell)$时间上解决了这个问题，在每个机器人处存储$Θ(\log(k+Δ))$位，其中$\ell\leq k/2$是初始配置中的多重节点的数量。在本文中，我们提出了一种新的多源DFS遍历算法解决这个问题在$O(\min\{m,kΔ\})$时间与$Θ(\log(k+Δ))$位在每个机器人，提高了最好的已知算法的时间限制的$O(\log \ell)$和渐近匹配的单源DFS遍历边界。这是第一个算法的分散，是最佳的时间和内存中的任意匿名图的常数度，$Δ=O(1)$。此外，该结果在同步和异步设置中均成立。
2021-06-07 cs.DC cs.DS cs.RO
Polynomial Counting in Anonymous Dynamic Networks with Applications to Anonymous Dynamic Algebraic Computations
从Michail、Chatzigiannakis和Spirakis的工作开始，匿名动态网络中节点数的计算问题就引起了人们的广泛关注。这个问题是具有挑战性的，因为节点是不可区分的（它们缺乏标识符并执行相同的程序），并且只要网络在每一轮中都是连接的，拓扑结构就可以从一轮通信到另一轮通信任意变化。这个问题是分布式计算的核心，因为参与者的数量经常需要做出重要的决策，如终止、协议、同步等。建立在质量分布技术之上的各种算法已经被提出、分析和实验评估;其中一些算法假设了网络特性的额外知识，例如有界度或给定的网络大小上限。然而，计数是否可以在次指数时间内确定性地解决的问题仍然是开放的。在这项工作中，我们回答了这个问题，积极提出方法计数，它运行在多项式时间，不需要网络特性的知识。此外，我们还展示了如何扩展方法计数来计算输入值和更复杂的函数的总和，而无需额外的成本。我们的分析利用了以前在进化图中随机游走的工作，结合了控制过程及其参数的算法中精心选择的警报。据我们所知，我们的计数算法及其对其他代数和布尔函数的扩展是第一个可以在实践中实现最坏情况保证的算法。
2017-07-13 cs.DC cs.DS cs.NI
Distributed anonymous discrete function computation
Université catholique de Louvain（天主教鲁汶大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
针对同质匿名节点网络，提出一种确定性的分布式函数计算模型，给出可计算性的必要条件并证明其近似充分性，核心算法用于计算适当舍入的平均值，时间复杂度与网络规模平方成正比。
2011-06-25 cs.DC cs.SY eess.SY
Almost Optimal Algorithms for Token Collision in Anonymous Networks
本文正式定义并研究匿名CONGEST网络中的令牌冲突问题，提出近似最优的确定性算法（轮复杂度$\tilde{O}(D+k\cdot L/\log{n})$）及随机算法，用于高效检测重复令牌。
2024-08-20 cs.DC cs.DS
Memory Lower Bounds and Impossibility Results for Anonymous Dynamic Broadcast
School of Computing and Augmented Intelligence and Biodesign Center for Biocomputing, Security and Society Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院及生物设计生物计算、安全与社会中心）
本文针对匿名同步1-区间连通动态网络，证明了广播终止检测问题对空闲启动算法是不可能的，且一般需要Ω(log n)内存，并给出了一个使用O(log n)内存实现稳定终止的算法。
2024-07-12 cs.DC
A Quantum Analogue of the Covering Lemma: Limits of Exact Anonymous Computation
Aix Marseille Univ, CNRS, LIS, Marseille, France（艾克斯-马赛大学）；Institut Universitaire de France, Paris, France（法国高等研究院）；Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, 91190 Gif-sur-Yvette, France（巴黎萨克雷大学）
该研究提出覆盖引理的量子类比，证明未知规模边界时量子通信无法精确确定匿名网络规模，排除了零误差计数及有限时间精确领导者选举的可能。
2026-10-14 cs.DC cs.DM quant-ph
Coding theory for noiseless channels realized by anonymous oblivious mobile robots
我们提出了一个信息传输方案，由一群匿名遗忘的移动机器人在一个图。机器人群从发送者顶点行进到接收者顶点，以传输在发送者处生成的符号。符号的码字是发送器处的初始配置和接收器处的终端配置集合的对。这样的码字的集合形成代码。我们分析了该方案的性能，其代码大小和传输延迟。我们首先证明了传输延迟的下限取决于群的大小，并且代码大小的上限由群的大小的指数决定。然后，我们给出了两个算法的一个固定大小的群。第一种算法实现了一个接近最佳的代码大小与大的传输延迟。第二种算法以较小的码长实现了最优的传输时延。然后，我们考虑不同规模的群体的信息传输，并提出了两种算法的期望群体规模的上界。我们还提出了由香农引理和无噪声编码定理的下界。
2019-05-21 cs.DC cs.IT math.IT
Efficient Dispersion on an Anonymous Ring in the Presence of Weak Byzantine Robots
图上移动机器人的分散问题要求$n$机器人在一个$n$ -节点匿名图的任意节点上自主地移动到一个最终的配置，其中每个节点上最多有一个机器人。由于它与其他基本的机器人协调问题，如探索，分散，负载均衡，自动驾驶电动汽车重新定位到充电站等。机器人具有唯一的ID，通常在$[1,poly(n)]$范围内，并且存储器有限，而图是匿名的，即，节点没有标识符。目标是同时最小化两个性能指标：（i）实现分散的时间和（ii）每个机器人的内存需求。当机器人没有故障时，这个问题已经得到了比较好的研究。在本文中，我们引入拜占庭故障的概念，即，我们形式化的分散在$f$拜占庭机器人的存在下的问题。然后，我们研究了一个环上的问题，同时优化的时间复杂度的算法和每个机器人的内存需求。具体来说，我们设计的确定性算法，试图匹配的时间下限（$Ω(n)$轮）和内存下限（$Ω(\log n)$位每个机器人）。我们的主要结果是一个确定性的算法，是时间和内存的最佳，即，每个机器人所需的$O(n)$轮和$O(\log n)$位内存，受某些约束。我们随后提供的结果，需要较少的假设，但要么是时间或内存最佳的，但不是两者兼而有之。我们还提供了一个原始的，经常使用的，采取机器人最初聚集在一个节点的环和分散他们在时间和内存优化的方式，而无需额外的假设。
2020-09-03 cs.DC cs.DS
Universal Finite-State and Self-Stabilizing Computation in Anonymous Dynamic Networks
Sapienza University of Rome（罗马大学）；University of Aizu（会津大学）
研究匿名动态网络计算问题，提出通用自稳定算法在\(\max\{4\tau n - 2\mu, 2\mu\}\)轮稳定，通用有限状态算法在\(\tau(2n^2 + n)\)轮稳定，改进先前方法并开发历史树相关新技术。
2026-08-10 cs.DC
Computing in Anonymous Dynamic Networks Is Linear
针对具有领导者的匿名1-区间连通动态网络，本文提出基于“历史树”组合结构的线性时间计数算法，能在3n轮内计算所有确定性可计算函数，将运行时间优化至最优的2n轮，并打破了先前O(n^{4+ε} log^3(n))轮的算法记录。
2024-02-20 cs.DC cs.DM cs.DS
Polynomial Anonymous Dynamic Distributed Computing without a Unique Leader
从算法的角度来看，计算匿名动态网络中的节点数量是很有吸引力的：在一个有前途的应用程序的受限平台上的一个重要计算。从Michail，Chatzigiannakis和Spirakis开始[19]，一系列论文将运行时间保证从双指数加速到多项式[16]。所有这些作品都有一个共同的主题：假设存在一个可区分的节点，因为如果没有至少一个节点，就无法确定性地解决计数问题。在目前的工作中，我们研究具有挑战性的问题，自然随之而来的：如何有效地计数与一个以上的杰出的节点，或如何计数没有任何杰出的节点。更重要的是，关于这些特殊节点所需的最小信息是什么，以及我们可以达到的最佳目标是什么（计数精度，随机保证等）。没有任何。我们提出了消极和积极的结果来回答这些问题。据我们所知，这是解决这些问题的第一项工作。
2021-04-07 cs.DC
Naming and Counting in Anonymous Unknown Dynamic Networks
在这项工作中，我们研究的基本命名和计数问题（和一些变化）的网络是匿名的，未知的，并可能是动态的。在计数时，节点必须确定网络的大小n，在命名时，它们必须以唯一的身份结束。匿名的意思是所有节点都从相同的状态开始，可能除了一个唯一的领导节点，未知的是节点没有网络的先验知识（除了必要时的一些最小知识），包括对n的无知。网络动态性由1-区间连通性模型建模，其中通信是同步的，并且最坏情况下的对手选择每个轮的边缘，条件是每个实例都是连通的。我们首先专注于静态网络与广播，我们证明，如果没有一个领导者，计数是不可能解决的，命名是不可能解决的，即使有一个领导者，即使节点知道n。这些不可能性也会延续到动态网络中。我们还表明，一个独特的领导人足以解决线性时间计数。然后，我们专注于动态网络与广播。我们猜想，动态性使非平凡的计算不可能。鉴于此，我们让节点知道最大度的上界，并表明在这种情况下，节点可以获得n的上界。最后，我们将广播替换为一对一，其中节点可以向其每个邻居发送不同的消息。有趣的是，这种自然变化被证明在计算上等同于全知识模型，其中存在唯一的名称并且网络的大小是已知的。
2012-08-01 cs.DC
Distributed Maximal Matching: Greedy is Optimal
我们研究分布式算法，找到一个最大的匹配在一个匿名的，边缘着色图。如果边缘用$k$颜色适当着色，则存在在$k-1$同步通信轮中找到最大匹配的平凡贪心算法。目前的工作表明，贪心算法在一般情况下是最佳的：任何算法，找到一个最大的匹配匿名，$k$ -边着色图需要$k-1$轮。如果我们专注于最大程度$Δ$的图，它是已知的，最大匹配可以在$O(Δ+ \log^* k)$轮，和以前的工作意味着一个下界的$Ω(\polylog(Δ) + \log^* k)$轮。我们的工作缩小了上界和下界之间的差距：复杂性是$Θ(Δ+ \log^* k)$轮。据我们所知，这是第一个线性的$Δ$下限的分布式复杂性的经典图的问题。
2011-10-03 cs.CC cs.DC
Anonymous Obstruction-free $(n,k)$-Set Agreement with $n-k+1$ Atomic Read/Write Registers
$k$ -集合一致性问题是一致性问题的推广。即，假设每个过程提出一个值，每个非故障过程必须决定一个值，使得每个决定的值被提出，并且不超过$k$不同的值被决定。这是一个难题，因为在异步系统中，一旦$k$或多个进程崩溃，就无法解决这个问题。规避这种不可能性的一种方法是削弱其终止属性，要求进程只有在足够长的时间内单独执行时才终止（决定）。这就是著名的无障碍进展条件。考虑一个由$n$ { \it anonymous asynchronous}进程组成的系统，其中进程之间通过原子寄存器进行通信，并且其中任意数目的进程都可能崩溃，本文提出并解决了一个具有挑战性的公开问题：设计一个仅使用$(n-k+1)$原子寄存器的无障碍$k$ -集合协商算法.从共享内存成本的角度来看，该算法是迄今为止已知的最佳算法，从而建立了解决问题所需的寄存器数量的新上限（相对于先前的上限，其增益为$(n-k)$）。该算法，然后扩展到解决重复版本的$(n,k)$ -集协议。由于它是最佳的原子读/写寄存器的数量，该算法关闭了以前建立的下/上界的差距为匿名和非匿名版本的重复$(n,k)$ -集协议问题。最后，对于$1 \leq x\leq k \textless{} n$，还描述了适合于$x$的推广--无障碍，其仅需要$(n-k+x)$原子寄存器。
2015-07-02 cs.DC
Computing in Anonymous Dynamic Networks with One-Bit Communications
ENS de Lyon（里昂高等师范学院）；Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；University of Aizu（会津大学）
研究匿名动态网络中一位通信的确定性计算，给出有领导者和无领导者时的算法及运行轮数，还得到下限，算法通过提取线性方程、割测试等从局部观测恢复多重性，保留了网络计算能力。
2026-07-14 cs.DC
Optimal Fault-Tolerant Dispersion on Oriented Grids
针对有向网格上的机器人分散问题，提出在时间和单机内存上均最优的崩溃容错算法，并扩展处理弱拜占庭机器人。
2024-10-25 cs.DC
Counting in Practical Anonymous Dynamic Networks is Polynomial
匿名动态网络是一个苛刻的计算环境，由于不断变化的拓扑结构和缺乏标识符。计算网络的大小，一个被称为计数的问题，是特别具有挑战性的，因为接收到的消息不能被标记为特定的发送者。以前的工作在匿名动态网络计数没有提供足够的保证，在实践中使用。事实上，它们要么只计算网络大小的上限，可能是指数级的，要么只保证双指数运行时间，要么不终止，要么只保证最终终止而不保证运行时间。更快的实验方案不能保证正确的计数。最近，我们提出了第一个计数协议，该协议计算具有指数运行时间保证的精确计数。该协议需要一个领导节点的存在和知识的任何上界三角洲的最大数量的邻居，任何节点将永远有。在目前的工作中，我们补充了后者的理论研究，评估这种协议在实践中的性能。我们测试了实际中可能出现的各种网络拓扑，包括极端情况，如树、路径和不断变化的拓扑。我们还测试了暂时未连接的网络。我们的模拟表明，该协议对于所有测试的输入都是多项式的，这为在拓扑变化可预测的实际应用中使用它铺平了道路。模拟还提供了关于拓扑变化对信息传播的影响的见解。据我们所知，这是第一个实验研究，显示了在多项式时间内计算精确计数的可能性，在各种匿名动态网络中，比预期的更糟糕。
2016-03-17 cs.DC
Sniffing Helps to Meet: Deterministic Rendezvous of Anonymous Agents in the Grid
本文研究网格中匿名智能体的确定性 rendezvous，证明在已知距离或同时启动时可 O(D) 完成，在无先验知识且任意延迟时最优复杂度为 O(D^2)，并给出下界。
2024-07-20 cs.DC
What can be computed in average anonymous networks?
Institut für Informatik, Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学信息学研究所）；The University of Sheffield, School of Computer Science（谢菲尔德大学计算机科学学院）
研究在随机输入图中，弱分布式计算模型下确定性分布式算法能解决的问题，提出一种使用O(log n)位消息的一轮SB算法，以高概率在匿名网络中计算唯一标识符，并发现弱模型在随机图中的崩溃。
2026-04-02 cs.DC
Efficient Assignment of Identities in Anonymous Populations
我们认为分配不同的标签代理的人口协议的概率模型的基本问题。我们的协议的假设下，人口的大小$n$嵌入在过渡函数。我们的标签协议是无声的w.h.p.也就是说，最终每个代理达到其最终状态并永远保持在其中，以及安全，即，永远不要更新分配给任何单个代理的标签。我们首先提出了一个快速，无声的w.h.p.和安全的标记协议，所需的相互作用的数量是渐近最优的，即，$O(n \log n/ε)$ w.h.p.它使用$(2+ε)n+O(n^c)$状态，对于任何$c<1,$和标签范围$1,\dots,(1+ε)n.$。此外，我们考虑所谓的池标记协议，包括我们的快速协议。我们证明了当标签范围为$1,\dots, n+r<2n.$时，任何池协议所需的预期交互次数为$\ge \frac{n^2}{r+1}$。接下来，我们提供了一个协议，该协议一旦提供了唯一的领导者，则是沉默和安全的，并且对于任何$c<1,$仅使用$n+5\sqrt n +O(n^c)$状态，并且从范围$1,\dots,n.$中提取标签。我们表明，（即使一个独特的领导人是预先给定的）任何沉默协议，产生一个有效的标签，是安全的概率$>1-\frac 1n$，使用$\ge n+\sqrt {n-1} -1$状态。因此，我们的协议几乎是状态最优的。我们还提出了一个概括的协议，包括状态的数量和预期数量的相互作用之间的权衡。此外，我们表明，对于任何沉默和安…
2021-12-19 cs.DC
Informative Trains: A Memory-Efficient Journey to a Self-Stabilizing Leader Election Algorithm in Anonymous Graphs
Université Paris Cité, CNRS, IRIF（巴黎西岱大学、法国国家科学研究中心、IRIF）；IRIF and École Normale Supérieure（IRIF和巴黎高等师范学院）
本文提出了一种在任意无名网络中使用O(log log n)位内存的概率自我稳定领导者选举算法。
2026-02-19 cs.DC cs.DS
History Trees and Their Applications
本文介绍历史树这一离散结构，回顾其在匿名动态网络中设计最优确定性算法的应用与最新进展，并扩展其理论框架、提出若干开放问题。
2024-06-29 cs.DC cs.DS
Meeting in a Polygon by Anonymous Oblivious Robots
Aix-Marseille University（艾克斯-马赛大学）；University of Ottawa（渥太华大学）；Carleton University（卡尔顿大学）；JAIST（北陆先端科学技术大学院大学）；Kyushu University（九州大学）
在多边形$P$（可能有洞）中的$k\geq 2$搜索者的相遇问题在于，根据分布式算法，使搜索者在$P$内移动，以这样一种方式，至少其中两个搜索者最终会看到对方，而不管他们的初始位置如何。搜索者最初不知道这个多边形，它的边缘阻碍了移动和视觉。根据形状的$P$，我们最大限度地减少搜索$k$的会议问题是可解的。具体地说，如果$P$有一个旋转对称的顺序$σ$（其中$σ=1$对应于没有旋转对称），我们证明了$k=σ+1$搜索是足够的，和界是紧的。此外，我们给出了一个改进的算法，最优地解决了会议问题的$k=2$搜索在所有多边形的重心不在一个洞（包括多边形没有洞）。我们的算法可以实现在各种标准模型的移动机器人运行在看-计算-移动周期。例如，如果搜索者有记忆，但是是匿名的、异步的，并且没有关于坐标系或顺时针方向的概念的协议，那么即使搜索者的初始记忆内容是任意的并且可能是误导的，我们的算法也可以工作。此外，不经意的搜索者也可以执行我们的算法，通过仔细定位自己在多边形中的位置来编码信息。这段代码可以用基本的算术运算来计算，每个循环都可以用几何方法构造自己的目的地点，只需要一个罗盘。我们强调，这种无记忆搜索器可以位于任何地方的多边形执行开始时，因此，他们最初编码的信息是任意的。我们的算法使用一个自稳定的地图建设子程序，这是独立的利益。
2019-07-06 cs.CG cs.DC cs.RO
Optimal Gathering over Weber Meeting Nodes in Infinite Grid
在会议节点上聚集问题要求机器人在预定义的会议节点之一聚集。本文研究的问题，相对于目标函数，最大限度地减少了所有的机器人的移动总数。换句话说，在完成收集任务的同时，所有机器人行进的距离之和最小化。机器人被部署在一个匿名的二维无限网格的节点上，该网格具有标记为会议节点的节点子集。机器人不同意一个全球坐标系统和异步调度下运行。提出了一种确定性的分布式算法来求解所有这些可解的配置的问题，和初始配置的问题是不可解的特征。建议的收集算法是最佳的相对于所有的机器人，以完成收集的移动的总数。
2022-06-15 cs.DC
Optimal Dispersion Under Asynchrony
Indian Institute of Technology Indore（印度理工学院Indore分校）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院Madras分校）；Indian Statistical Institute（印度统计研究所）；Kent State University（肯特州立大学）
本文针对匿名端口标记图中的分散问题，提出首个在异步设置下达到最优 O(k) 时间且每个智能体仅用 O(log(k+Δ)) 比特内存的算法，其核心是基于构造匿名图中端口一树的新技术。
2025-07-02 cs.DC cs.DS cs.MA
Adaptive Collective Responses to Local Stimuli in Anonymous Dynamic Networks
提出匿名动态网络中的自适应刺激算法，使能力有限的智能体可在动态刺激和图重构下通过局部令牌传递实现全局状态切换，并用于可无限重复的觅食相变。
2023-04-26 cs.DC cs.ET
Perpetual exploration in anonymous synchronous networks with a Byzantine black hole
本文研究了在无网络规模先验知识且存在拜占庭黑洞（BBH）的匿名同步网络中，移动代理如何永久探索未知图，提出了两种探索变体，并给出了在无环网络和一般图中解决该问题所需的最优及上下界代理数量。
2025-08-11 cs.DC cs.MA
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
