論文の概要: Modelling the Raft Distributed Consensus Protocol in mCRL2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18916v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 18:08:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 20:13:44.235133
- Title: Modelling the Raft Distributed Consensus Protocol in mCRL2
- Title(参考訳): mCRL2におけるraft Distributed Consensus Protocolのモデル化
- Authors: Parth Bora, Pham Duc Minh, Tim A. C. Willemse,
- Abstract要約: Raftアルゴリズムは、LamportのPaxosアルゴリズムの代替として容易に理解し実装できるものとして広く普及したコンセンサス問題の解決策である。
本稿では,mCRL2仕様言語におけるRaftアルゴリズムの形式化とその関連性について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The consensus problem is a fundamental problem in distributed systems. It involves a set of actors, or entities, that need to agree on some values or decisions. The Raft algorithm is a solution to the consensus problem that has gained widespread popularity as an easy-to-understand and implement alternative to Lamport's Paxos algorithm. In this paper we discuss a formalisation of the Raft algorithm and its associated correctness properties in the mCRL2 specification language.
- Abstract(参考訳): コンセンサス問題は分散システムにおける根本的な問題である。
これには、いくつかの値や決定に同意する必要があるアクター、あるいはエンティティのセットが含まれます。
Raftアルゴリズムは、LamportのPaxosアルゴリズムの代替として容易に理解し実装できるものとして広く普及したコンセンサス問題の解決策である。
本稿では,mCRL2仕様言語におけるRaftアルゴリズムの形式化とその関連性について論じる。
関連論文リスト
- LLaMA-Berry: Pairwise Optimization for O1-like Olympiad-Level Mathematical Reasoning [56.273799410256075]
このフレームワークはMonte Carlo Tree Search (MCTS)と反復的なSelf-Refineを組み合わせて推論パスを最適化する。
このフレームワークは、一般的なベンチマークと高度なベンチマークでテストされており、探索効率と問題解決能力の点で優れた性能を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T18:12:29Z) - Query-Efficient Correlation Clustering with Noisy Oracle [17.11782578276788]
共同マルチアーマッドバンド(PE-CMAB)における純粋探索のパラダイムに根ざしたオンライン学習問題の2つの新しい定式化を導入する。
我々は,サンプリング戦略と古典近似アルゴリズムを組み合わせるアルゴリズムを設計し,それらの理論的保証について検討する。
本研究は, PE-CMABの場合のクラスタリング時アルゴリズムの最初の例であり, 基礎となるオフライン最適化問題はNP-hardである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T13:31:24Z) - Distributed Linear Regression with Compositional Covariates [5.085889377571319]
大規模合成データにおける分散スパースペナル化線形ログコントラストモデルに着目する。
2つの異なる制約凸最適化問題を解くために2つの分散最適化手法を提案する。
分散化されたトポロジでは、通信効率の高い正規化推定値を得るための分散座標ワイド降下アルゴリズムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-21T11:09:37Z) - Deep Reinforcement Learning for Orienteering Problems Based on
Decomposition [13.332999086010718]
本稿では, Knapsack problem (KP) と travel salesman problem (TSP) の2つに分割して, オリエンテーリング問題 (OP) の解法を提案する。
KPソルバはノードの選択に責任を持ち、TSPソルバは適切なパスを設計し、制約違反を判断するKPソルバを支援する。
実験結果から,提案アルゴリズムはトレーニング,推論,能力一般化の点で従来の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T11:45:31Z) - Acceleration in Distributed Optimization Under Similarity [72.54787082152278]
集中ノードを持たないエージェントネットワーク上での分散(強い凸)最適化問題について検討する。
$varepsilon$-solutionは$tildemathcalrhoObig(sqrtfracbeta/mu (1-)log1/varepsilonbig)$通信ステップ数で達成される。
この速度は、関心のクラスに適用される分散ゴシップ-アルゴリズムの、初めて(ポリログ因子まで)より低い複雑性の通信境界と一致する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-24T04:03:00Z) - Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex
Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks [79.16773494166644]
通信ネットワークのノード間を分散的に保存するスムーズで強い凸関数の和を最小化するタスクについて検討する。
我々は、これらの下位境界を達成するための2つの最適アルゴリズムを設計する。
我々は,既存の最先端手法と実験的な比較を行うことにより,これらのアルゴリズムの理論的効率を裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T15:54:44Z) - Multi-agent Reinforcement Learning Accelerated MCMC on Multiscale
Inversion Problem [0.0]
モンテカルロマルコフ連鎖(MCMC)サンプリングアルゴリズムを高速化するために,マルチエージェントアクタ・クリティック強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
エージェントのポリシー(アクター)はMCMCのステップで提案を生成するために使用され、批評家は中央集権的であり、長期的な報酬を見積もる責任がある。
実験の結果,提案手法はサンプリングプロセスを大幅に改善することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T21:25:29Z) - Coded Stochastic ADMM for Decentralized Consensus Optimization with Edge
Computing [113.52575069030192]
セキュリティ要件の高いアプリケーションを含むビッグデータは、モバイルデバイスやドローン、車両など、複数の異種デバイスに収集され、格納されることが多い。
通信コストとセキュリティ要件の制限のため、核融合センターにデータを集約するのではなく、分散的に情報を抽出することが最重要となる。
分散エッジノードを介してデータを局所的に処理するマルチエージェントシステムにおいて,モデルパラメータを学習する問題を考える。
分散学習モデルを開発するために,乗算器アルゴリズムの最小バッチ交互方向法(ADMM)のクラスについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T10:41:59Z) - Kernel Methods for Cooperative Multi-Agent Contextual Bandits [15.609414012418043]
協調的マルチエージェント意思決定は、遅延のあるネットワーク上で通信しながら、学習問題を協調的に解決するエージェントのグループを含む。
エージェントが得られる報酬は、関連するカーネル再生ヒルベルト空間(RKHS)におけるコンテキストのイメージの任意の線形関数である。
我々は, 年齢ごとの後悔に対して, ほぼ最適境界を与えるアルゴリズムであるtextscCoop- KernelUCBを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-14T07:37:44Z) - Model Fusion with Kullback--Leibler Divergence [58.20269014662046]
異種データセットから学習した後続分布を融合する手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、融合モデルと個々のデータセット後部の両方に対する平均場仮定に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T03:27:45Z) - Joint Wasserstein Distribution Matching [89.86721884036021]
JDM問題(Joint Distribution matching)は、2つのドメインの関節分布を一致させるために双方向マッピングを学習することを目的としており、多くの機械学習およびコンピュータビジョンアプリケーションで発生している。
2つの領域における関節分布のワッサーシュタイン距離を最小化することにより、JDM問題に対処することを提案する。
そこで我々は,難解な問題を簡単な最適化問題に還元する重要な定理を提案し,その解法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-01T03:39:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。