自稳定聚集和相关自主移动机器人问题的最小算法尺寸
摘要：自动移动机器人在欧几里得平面上进行探索, 在半同步($SSYNC$)调度器的管理下。每个机器人都有一个目标函数来确定机器人位置的目标点。传统上，群体中的所有机器人都采用相同的目标函数。我们允许机器人采用不同的目标函数，并研究不同目标函数数量对解决问题的能力的影响，将目标函数视为解决问题的资源，类似于时间。具体来说，我们对解决问题$Pi$所需的最小目标函数数量感兴趣。如果即使对于具有唯一目标函数的机器人来说问题是无解的，最小算法大小(MAS)被定义为无穷大。
我们证明了这些问题在MAS方面形成了一个无限层次结构；对于每个整数$c>0$和无穷大，MAS为c的问题集合不为空，这意味着目标函数是一个无法取代的资源，例如时间。我们提出MAS作为度量问题复杂度的自然指标。
我们建立了从任何初始配置开始以自恢复方式解决聚集和相关问题的MAS。例如，聚集问题的MAS是2。对于聚集所有非故障机器人到一个点的问题，不考虑崩溃故障的数量$( 作者：Yuichi Asahiro and Masafumi Yamashita 论文ID：2304.02212 分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing 分类简称：cs.DC 提交时间：2023-08-29