El Mhamdi、El Mahdi;拉希德·格拉乌伊;亚历山大·莫雷尔;弗拉迪斯拉夫·坦佩兹 探索聚集问题的边界。 （英语） Zbl 1428.68066号 牛。欧洲理论协会。计算。科学。EATCS公司 129, 122-167 (2019). 摘要：模式形成问题在分布式计算中得到了广泛的研究。其中一个问题是收集问题：代理必须以分布式方式聚集在同一位置。当无法收集时，一个密切的问题是汇聚问题。在本文中，我们研究了以下两个问题：（1）当每个进程不能同时看到多个其他进程时，进程能否聚集？（2） 聚集行为可以是有学问的按流程？关于第一点，我们引入了一个可见性极为有限的新模型：每个流程只能看到一其他进程（其最近的邻居）。我们的目标是看看在这种情况下，能否（以及在何种程度上）解决聚集和收敛问题。我们首先表明，令人惊讶的是，这个问题可以通过少量的过程（最多5个）解决，但不能超过。这是由于同一进程有多个“最近邻居”的情况下的不确定性。通过附加假设（根据进程位置的顺序选择最近的邻居）来消除这种不确定性，然后我们表明，对于任何数量的进程，问题都可以解决。我们还表明，收敛问题最多可以容忍一次崩溃失败。关于第二点，我们提出了第一个实验证据，即聚集行为可以是有学问的而无需在部分可观测的环境中进行显式通信。学习的行为与自稳定分布式算法具有相同的属性，因为进程可以从任何初始状态收集（从而容忍任何瞬态故障）。此外，我们还表明，在不严重影响行为的情况下，可以扩展并容忍高达90%的代理的残酷损失。 MSC公司： 64岁以下 分布式系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.M.El Mhamdi}等人，公牛。欧洲理论协会。计算。科学。EATCS 129、122--167（2019年；Zbl 1428.68066） 全文： 链接