苏，莉莉;尼汀·瓦迪娅（Nitin H.Vaidya）。 存在崩溃故障时的异步非贝叶斯学习。 （英语） Zbl 1425.68354号 Bonakdarpour，Borzoo（编辑）等人，《分布式系统的稳定、安全和保障》。2016年11月7日至10日在法国里昂举行的2016年SSS第18届国际研讨会。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10083, 352-367 (2016). 摘要：本文解决了多智能体网络中的非贝叶斯学习问题，其中智能体反复收集关于未知的并尝试通过信息交换协作检测真实状态。我们重点关注分布式系统中的两个基本因素——失败和异步对基于共识的非贝叶斯学习性能的影响。特别是，我们假设网络代理可能会出现崩溃故障，消息延迟可能是任意地长但有限。 1我们描述了网络的最小全局可识别性，以使任何基于共识的非贝叶斯学习发挥作用。2得到了有限时间收敛速度。三。作为收敛性分析的一部分，我们将Wolfowitz和Hajnal的一个著名结果推广到子矩阵，这可能会引起独立的兴趣。关于整个系列，请参见[Zbl 1350.68009号]. MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 64岁以下 分布式系统 第68页第42页 Agent技术与人工智能 关键词：分布式学习;碰撞故障;异步 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Su}和\textit{N.H.Vaidya}，莱克特。注释计算。科学。10083352-367（2016年；兹比尔1425.68354） 全文： 内政部 arXiv公司