分散システム

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통찰 - 分散システム

B木プッシュプル（BTPP）法は、疎結合ネットワーク上で優れた性能を発揮する分散学習アルゴリズムであり、従来の手法と比較して、通信コストを抑えつつ、高速な収束を実現する。

本稿では、マルチパラメトリックプログラミングに基づく新規な反復不要アルゴリズムを開発することで、従来の協調型分散モデル予測制御（DiMPC）における通信負荷と計算コストの大幅な削減を実現する。

本論文では、ネットワーク構造に関する情報を必要とせずに、異種マルチエージェントシステムにおいて常に達成可能な「弱同期」と呼ばれる新しい同期フレームワークを提案しており、これは従来の出力同期とは異なる概念である。

本稿では、従来の逐次的な仕様では表現力と実装効率の両面で限界があった並行オブジェクトの仕様を、イベントベースでモジュール化して記述できる新しいフレームワーク「AMECOS」を提案する。

TrustMeshは、許可型ブロックチェーンと多段階PBFTコンセンサスプロトコルを組み合わせた、信頼性の低い異種IoT環境向けに設計された、安全で効率的かつ柔軟な分散コンピューティングフレームワークである。

非同期的に目的関数をサンプリングする分散環境下において、時間変化する二次計画問題の最適解を追跡するアルゴリズムを提案し、その有効性を理論とシミュレーションによって示した。

ブロックチェーンネットワークにおける計算需要の多様化に対応するため、新たな取引手数料メカニズム「レゾナンス」が提案されている。レゾナンスは、ユーザーとノードの選好の不均一性が高い状況下で、効率的なリソース割り当てと価格設定を実現する。

動的ネットワークにおける部分グラフ発見問題、特にクリークや三角形のような構造の発見における帯域幅の複雑さを分析し、様々な設定におけるアルゴリズムの下限と上限を証明する。

ネットワーク上のエージェントが、未知の仮説に関する部分的な観測のみを共有しながら、協力して真の仮説を学習する分散学習アルゴリズムは、標準的なネットワーク接続性と観測モデルの仮定の下で、各仮説に対する信念が常に正の確率で共有される場合、ほぼ確実に真の仮説を学習できる。

限られたリソース環境下でのUAVによるマルチタスク動画処理を最適化するため、分散型アクタークリティックネットワークを用いた協調的なフレームワークを提案し、タスク収集率と処理効率を最大化する。

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