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J-GLOBAL ID：202102254333574695   整理番号：21A2562504

有向グラフ上の移動悪意エージェントのスパイトにおける弾力性のある実数値コンセンサス【JST・京大機械翻訳】

Resilient Real-Valued Consensus in Spite of Mobile Malicious Agents on Directed Graphs

著者 (4件)： Wang Yuan (Division of Decision and Control Systems, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Ishii Hideaki (Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Bonnet Francois (Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Defago Xavier (Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 33  号： 3  ページ： 586-603  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ネットワーク内で移動し,攻撃されたエージェントにおける故障行動を誘発することができる,悪意のある敵対の存在における新しい実数値コンセンサス問題を扱う。コンピュータ科学文献からいくつかのモバイル広告モデルを採用することにより,そのような悪意のあるエージェントの影響を緩和できるプロトコルを開発した。アルゴリズムは,平均サブシーケンス縮小(MSR)アルゴリズムのクラスに従い,エージェントは,それらの状態更新の間,近隣から受信した疑わしい値を無視する。静的敵対モデルと異なり,敵対が離れる後でも,感染エージェントは,それらの価値に故障を残す可能性があり,その効果は考慮されなければならない。著者らは,完全および非完全有向グラフケースの両方に対するネットワーク構造に関する条件を開発し,それの下で,提案アルゴリズムを,弾力性コンセンサスを達成するために保証した。ネットワーク条件に対する許容限界は,敵対がより多くの電力を持つので,より厳しくなる。ランダムグラフ上で広範なシミュレーションを行い,それらのモデルと数に関する敵対エージェントの情報がエージェントに未知である場合,提案アプローチの有効性を検証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  広告 ,  故障 ,  電力 ,  ネットワーク ,  *弾性 ,  *有向グラフ ,  計算機科学 ,  許容限界 ,  ネットワーク構造 ,  実数 ,  携帯電話 ,  *エージェント
準シソーラス用語： コンセンサス問題 ,  ランダムグラフ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 有向グラフ ,  エージェント ,  弾力性 ,  実数値 ,  コンセンサス