约束满足问题中一致性算法的分析与研究

约束满足问题是人工智能领域的重要研究方向,其求解方法有三种,搜索、一致性算法和约束传播,其中一致性算法通常通过缩减问题域来提高搜索算法的效率.着重介绍了几种常用的一致性算法,并对几种常用算法进行了分析、比较和研究.     

众核处理器Cache一致性研究综述

以瓦片结构众核处理器一致性协议的设计为主线,综述了国内外近年来关于众核处理器cache一致性的相关研究;介绍了不同NUCA结构对一致性协议的影响;分析和对比了几种传统目录一致性协议的特性及其存在的问题;归纳了最新几个面向众核结构一致性协议的设计思想和特性。最后为设计具备应用程序适应性和可扩展性的cache一致性协议指出了几个关键的设计方向。     

一类异构多智能体系非线性协议下的一致性分析

针对一阶、二阶混合异构多智能体系统一致性问题研究中,存在状态不可测和系统最终仅可以获得静态一致性的问题,提出了一种具有参考速度的非线性一致性协议.在此基础上,首先,将一致性分析转化为稳定性证明;然后,构造李亚普诺夫函数;最后,基于李亚普诺夫稳定性理论和拉塞尔不变集原理,分析得出了该异构系统获得一致性的充分条件.仿真结果表明,满足文中的条件,系统在所提出的协议下获得了一致性.     

带有观测器的广义多智能体系统二分一致性

本文研究了带有观测器的广义多智能体系统的二分一致性问题.根据符号图的特性,提出了一种基于广义观测器的分布式二分一致性控制协议.以广义系统稳定性理论和代数图论为主要研究工具,分析并得到了广义多智能体系统实现二分一致性的充分条件.利用广义观测器的相对和绝对信息设计了两种新的二分一致性控制协议.数值仿真验证了理论结果的准确性和有效性.     

存储模型仿真器的设计与实现

存储一致性问题和高速缓存一致性问题是共享存储并行计算机中两个最关键的问题,通过仿真器对它们进行了量化研究,设计并实现了一个存储模型仿真器MMS．基于MMS仿真了不同并行机结构模型下多种存储一致性模型的行为;针对不同类型的计算问题比较了不同的存储一致性模型,并对实验结果进行了分析;实现了几个不同的高速缓存一致性协议,并比较了它们的性能．     

基于EAI的企业数据集成技术的研究

针对企业应用集成(EAI)中数据集成模式的局限,提出了几种新型的数据集成技术的解决方案。文章首先给出了企业应用集成概念,然后对企业应用集成过程中的若干方式进行了研究;提出了几种集成数据的方式,达到以数据集成实现功能集成的目的,并分析了这几种集成方式的优点和局限性;解决异构数据库的动态数据转换问题,就整个数据集成过程以事务处理的方式保证其完整性和一致性,提出框架图。     

数据网格下基于时间戳的副本一致性模型研究

分析了目前数据网格环境下的副本一致性研究现状,提出一种基于时间戳的副本一致性模型（Replica Consistency Model Based on Timestamp,RCMTS）,克服了分布锁带来的时间延迟问题,并在模拟环境OptorSim下与其他几种传统的模型算法进行比较,实验结果表明该模型比传统算法更适合于网格环境中保持副本的一致性。     

基于逻辑和辩论的安全策略一致性研究

冲突检测和冲突消解是策略一致性研究的两个主要方向。现有的冲突检测算法时间复杂度高,且缺乏灵活性和扩展性。改变策略条件和基于优先级的冲突消解方法容易引起新的不一致性问题,而且优先权的赋予带有主观因素,难以实现。在此基础上,使用逻辑对策略和策略冲突进行形式化描述和分析,并提出了一种基于逻辑合一思想的多项式时间内的策略一致性检测算法;把策略冲突分为包容冲突、相交冲突和互补冲突,给出了一种包容冲突和相交冲突的自动解决方法,证明了该方法的可行性和完备性;利用辩论机制和理论对策略互补冲突进行了语义分析,为基于优先级的解决方案提供了理论基础;提出了一种策略互补冲突下的一致性策略子集的计算算法,并进行了复杂度分析。     

映射服务器一致性测试例的设计与实现

一体化网络提出了接入路由标识、交换路由标识及其映射理论,解决了传统网络中的移动、安全等问题。映射服务器负责管理一体化网络中的各种标识及其映射关系,是一体化网络中的关键设备,需要较高的安全可靠性。映射服务器一致性测试是保证映射服务器按照协议描述安全有效可靠运行的重要测试方法。详细介绍了映射服务器一致性测试的实现环境与设计方案,详细描述了一致性测试几种测试例的消息格式设计,并对测试结果进行分析。     

具有多时变时滞的多智能体系统在切换拓扑下的平均一致性

研究带有多时变时滞的二阶多智能体系统在切换拓扑下的平均一致性问题. 利用模型变换的方法和 Lyapunov-Krasovskii 理论, 以线性矩阵不等式(LMIs) 的形式给出了多智能体系统达到平均一致性的充分条件, 其通 讯拓扑图为联合连通的. 仿真结果验证了理论分析的正确性.

     

Necessary and sufficient conditions of stationary average consensus for second-order multi-agent systems

This paper investigates the stationary average consensus problem for second-order discrete-time multi-agent systems (SDMAS). A stationary consensus problem is to find a control algorithm that brings the state of a group of agents to a common constant value which is called the collective decision. We introduce the concept of stationary average consensus of SDMAS and propose a consensus algorithm. Based on the polynomial stability and the graph theory, we obtain two necessary and sufficient conditions of stationary average consensus of SDMAS. The last theorem provides an algebraic criterion of stationary average consensus, and can help us to determine the parameters in the consensus algorithm. Furthermore, in this consensus algorithm, only the states of the agents are transferred among the agents. Therefore, this algorithm can not only solve the stationary average consensus problem but also reduce the amount of transferred data. A numerical example is provided to illustrate the efficiency of our results.     

A constrained consensus problem using MPC

This paper presents an MPC (Model Predictive Control) based consensus algorithm which solves a consensus problem in which constraints are imposed on the increment of the state of each agent. After making an artificial consensus trajectory using a previously designed consensus algorithm, the MPC is used to make the agent track the consensus trajectory. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

区块链共识算法演进过程

基于比特币技术衍生出了大量虚拟货币,其主要特点是对于比特币共识算法的优化和共识算法模式的变革。为研究共识算法演化历程,以比特币共识机制作为切入点,从源代码层级解析了比特币共识算法工作量证明（proof of work,POW）的工作原理及其优缺点,同时分析了比特币演进产生的以太坊共识算法。在理论探讨后,利用洛伦兹曲线及基尼系数评价比特币、以太坊共识机制的实际去中心化效果;并介绍了权益证明（proof of stake,POS）、股份授权证明机制（delegated proof of stake,DPOS）、实用拜占庭容错算法（practical Byzantine fault tolerance,PBFT）的演进过程及算法原理。最后,从共识算法去中心化能力、激励机制、处理效率、分布式安全性等方面进行了比较,得到了共识算法得分表及得分雷达图,以期为未来不同场景、不同需求的区块链应用提供共识算法分析标准。     

联盟链中实用拜占庭容错算法的改进

针对实用拜占庭容错算法（PBFT）中存在的通信开销大、算法效率低等问题,结合联盟链特点,提出了一种改进的PBFT算法（score-PBFT,S-PBFT）。引入节点评分机制,将节点划分为共识节点、候选节点和预备节点三种类型,并根据节点行为对节点进行动态调整,最大程度上保证共识节点的可靠性。改进了主节点的选举方式,以节点初始积分及其行为作为选举依据,来提高算法稳定性。优化一致性协议执行流程,减少共识过程参与节点数,降低算法复杂度,提高算法的效率。结果表明,相较于PBFT算法,S-PBFT算法在共识时延、通信开销、吞吐量和共识节点可靠性等方面均具有更好的性能。     

Multi-Agent Consensus Using Both Current and Outdated States with Fixed and Undirected Interaction

We propose a distributed consensus algorithm for multi-agent systems. In contrast to the standard consensus algorithm that relies on only current states, the proposed algorithm uses both current states and outdated states stored in memory. The proposed algorithm is analyzed under an undirected communication graph. It is shown that the proposed algorithm converges faster than the standard consensus algorithm while requiring identical maximum control effort if the outdated states are chosen properly. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

面向物联网的改进PBFT共识算法

随着物联网的发展,高效的共识算法是区块链技术应用于物联网的关键.针对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)算法在物联网场景中通信次数多、未考虑共识功耗、共识时延高等问题,本文提出了一种基于二分K均值算法的改进PBFT共识算法(binary K-means practical Byzantine fault tolerance algorithm,BK-PBFT).首先,获取节点地理坐标并计算节点综合评价值,通过二分K均值算法将节点划分为一个双层多中心聚类集群.然后,先在下层集群再在上层集群对区块进行PBFT共识.最后,集群验证执行并存储区块,完成共识.此外,本文证明了当节点均匀分布在每个簇时算法通信次数可以达到最少,以及通信次数最少时的最优聚类数.分析与仿真结果表明,本文算法可以有效减少通信次数、降低共识功耗和共识时延.     

Two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs

When dealing with consensus cost problems with asymmetric adjustment costs, the uncertain scenarios with certain probabilities which are becoming a serious problem decision-makers have to face. However, existing optimization-based consensus models have failed to consider uncertain factors that could influence the final consensus and total consensus cost. In order to better deal with these issues, it is necessary to develop practical consensus optimal models. Thus, we establish three two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs that may eventually lead the way to better consensus outcomes. The impact of uncertain parameters (such as individual opinions, unit asymmetric adjustment costs, compromise limits, cost-free thresholds) are investigated by modeling three kinds of uncertain consensus models. We solve the proposed two-stage stochastic consensus problem iteratively using the L-shaped algorithm and show the convergence of the algorithm. Furthermore, a case of pollution control negotiations verifies the practicability of the proposed models. Moreover, the comparison of results with the L-shaped algorithm and CPLEX shows that the L-shaped algorithm is more effective in solving time. Some discussions and comparisons on local and global sensitivity analysis of the uncertain parameters are presented to reveal the features of the proposed models. Finally, the relationships between the minimum cost consensus model and minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs and the proposed models are also provided.     

基于二项交换林和HotStuff的改进共识算法

针对区块链中拜占庭容错类的共识机制存在通信复杂度高、视图切换复杂以及扩展性差的问题,提出了一种基于二项交换林和HotStuff的改进共识算法,即增强HotStuff（HSP）共识算法。为实现签名批量验证和签名聚合,采用了BLS签名算法;为降低系统的通信复杂度,采用了门限签名技术;为降低视图切换时的通信复杂度,共识过程采用了三阶段确认方式;为减少主副节点间的通信次数并降低主节点聚合签名的压力,采用了改进的二项交换林技术。测试结果表明,HSP共识算法在系统节点总数为64且请求和响应均为256字节的情况下,吞吐量较HotStuff共识机制提升了33.8%,共识延迟缩短了16.4%。HSP共识算法在节点多的情况下,具有较好的性能。     

基于演化博弈的理性拜占庭容错共识算法

拜占庭容错算法(byzantine fault-tolerant)是保证区块链等分布式系统能够达成一致性的重要算法,其性能影响着系统的安全性和稳定性。针对现有共识算法存在效率低下和缺少激励机制等问题,提出了一种基于演化博弈的理性实用拜占庭容错共识算法。首先,通过引入信誉机制来确定节点在共识过程中的可信任度,以信誉值为理性节点共识积极性的依据,基于信誉对共识节点进行划分,采用节点网络分片化的共识方式来提升共识效率;其次,针对共识过程中节点之间链路动态性对信誉值产生的影响建立演化博弈模型,并分析证明信誉稳定策略的存在性,设计基于信誉稳定策略的激励机制,以提升共识节点参与共识的积极性。实验结果表明,所提共识算法可提升40%的吞吐量,且在共识过程中对节点所设计的信誉演化博弈模型有快速收敛的效果。     

主流区块链共识算法对比研究

共识算法是区块链中的核心技术,直接决定了整个区块链系统的运行效率。对现有的共识算法进行了总结,将其分为基于节点某种属性值证明的共识算法、基于节点投票机制的共识算法和类Paxos共识算法三类。详细介绍了三类共识算法的实现细节,并依据蒙代尔不可能三角理论进行对比研究,给出了共识算法的发展方向,为区块链共识算法的深入研究提供借鉴。