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分布式负载平衡:一种新的框架和改进的保证

作者 萨拉·艾哈迈迪安, 刘亚伦(Allen Liu), 彭炳慧(Binghui Peng), 莫特扎·扎迪莫格哈达姆



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文件

LIPIcs公司。ITCS.2021.79.pdf
  • 文件大小:0.54 MB
  • 20页

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作者详细信息

萨拉·艾哈迈迪安
  • 谷歌研究,美国纽约州纽约市
刘亚伦(Allen Liu)
  • 麻省理工学院,剑桥,马萨诸塞州,美国
彭炳慧(Binghui Peng)
  • 美国纽约哥伦比亚大学
Morteza Zadimoghaddam公司
  • 谷歌研究,马萨诸塞州剑桥,美国

引用为获取BibTex

萨拉·艾哈迈迪安(Sara Ahmadian)、艾伦·刘(Allen Liu)、彭炳辉(Binghui Peng)和莫特扎·扎迪莫格哈达姆(Morteza Zadimoghaddam)。分布式负载平衡:一个新的框架和改进的保证。第12届理论计算机科学创新大会(ITCS 2021)。莱布尼茨国际信息学论文集(LIPIcs),第185卷,第79:1-79:20页,达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学院(2021)
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ITCS.2021.79

摘要

受搜索引擎和网络服务器应用程序的启发,我们考虑了一个具有一般凸目标函数的负载平衡问题。在这个问题中,我们给出了一个关于一组源S和一组工作者W的二部图,目标是将每个源的负载分配给其相邻的工作者,以使工作者的总负载尽可能平衡。我们提出了一种新的分布式算法,该算法适用于任何对称非递减凸函数,用于评估工人负载的平衡性。我们的算法以O(log n log²d/ε³)轮计算近似最优的负载分配,其中n是节点数,d是最大度,ε是期望的精度。如果目标是最小化最大负载,我们修改算法以在O(log n log d/ε²)轮中获得接近最优的解。这改进了一系列算法,这些算法需要n和d中的多项式轮数,并且似乎遇到了一个基本障碍,这阻止了它们获得多元算术运行时[Berenbrink等人,2005;Berenbriink等人,2009;Subramanian和Scherson,1994;Rabani等人,1998]。在我们的论文中,我们介绍了一种新的带乘法权重更新的原对偶方法,它允许我们绕过这个障碍。我们的算法受到了[Agrawal等人,2018年]和其他用于优化线性目标的分布式算法的启发,但在处理一般凸目标时引入了一些新的扭曲。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算理论→分布式算法
关键词
  • 负载平衡
  • 分布式算法

韵律学

工具书类

  1. 希普拉·阿格拉瓦尔(Shipra Agrawal)、瓦哈布·米罗尼(Vahab Mirrorkni)和莫特扎·扎迪莫格哈达姆(Morteza Zadimoghaddam)。比例分配:简单、分布、多样、高熵匹配。在2018年国际机器学习会议上,第99-108页。谷歌学者
  2. 泽源·阿连·朱和洛伦佐·奥雷奇亚。使用优化来打破ε障碍:一种用于并行求解正线性程序的更快、更简单的宽度相关算法。《第二十六届ACM-SIAM离散算法年度研讨会论文集》,第1439-1456页。SIAM,2014年。谷歌学者
  3. 泽源·阿连·朱和洛伦佐·奥雷奇亚。近似线性时间的装箱和覆盖线性规划求解器。数学规划,175(1-2):307-3532019。谷歌学者
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  9. 马格努斯·M·哈尔德森、斯文·科勒、波阿斯·帕特·沙米尔和德罗·拉维茨。网络中的分布式备份位置。分布式计算,31(2):83-982018。谷歌学者
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  13. 尤瓦尔·拉巴尼(Yuval Rabani)、阿利斯泰尔·辛克莱(Alistair Sinclair)和罗尔夫·万卡(Rolf Wanka)。马尔可夫链的局部发散和迭代负载平衡方案的分析。第39届计算机科学基础年度研讨会论文集(分类号98CB36280),第694-703页。IEEE,1998年。谷歌学者
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  16. 迪王。正线性规划的快速逼近算法。博士论文,加州大学伯克利分校,2017年。谷歌学者
  17. Di Wang、Satish Rao和Michael W Mahoney。通过减小直径来解决包装和覆盖问题的统一加速方法。第43届国际自动化、语言和编程学术讨论会(ICALP 2016)。Dagstuhl-Leibniz-Zentrum fuer Informatik学校,2016年。谷歌学者
  18. 尼尔·E·杨。混合封装和覆盖的顺序和并行算法。第42届IEEE计算机科学基础研讨会论文集,第538-546页。IEEE,2001年。谷歌学者
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