We study the Task Completion problem, in which $M$ abstract tasks must be completed by a network of $n$ crash-prone nodes, where up to $αn$ nodes may crash for some constant $α<1$. Our main result is a deterministic congested-clique algorithm that completes all $M$ tasks in $O(\lceil M/n\rceil \log n)$ rounds. This round complexity is optimal up to $\log\log n$ terms. The key technical ingredient underlying our algorithm is a novel combinatorial structure, which we call a \emph{load balancing covering family}. In essence, this covering family induces, for each task, a subset of nodes responsible for attempting to complete it. The properties of the load balancing covering family guarantee that, regardless of which tasks remain incomplete and which nodes crash, (i) no node is overloaded with incomplete tasks, and (ii) no task is left with too few potential assigned nodes. This yields a balanced per-node workload and prevents non-crashed nodes from being concentrated on a small subset of tasks, thereby ensuring sufficient progress in completing the remaining tasks. As an application of our task completion method, we give a deterministic algorithm for simulating any $T$-round congested-clique algorithm in the presence of up to $αn$ crash faults in $O(T^2 \log n + T \log^2 n)$ rounds. This improves upon a recent result by Censor-Hillel et al. (DISC~2025), which requires $T^2\cdot 2^{O(\sqrt{\log n}\log\log n)}$ rounds.


翻译:我们研究任务完成问题,其中 $M$ 个抽象任务需由 $n$ 个易崩溃节点组成的网络完成,对于某个常数 $\alpha<1$,至多 $\alpha n$ 个节点可能崩溃。我们的主要结果是一种确定性的拥塞-团算法,能在 $O(\lceil M/n\rceil \log n)$ 轮内完成所有 $M$ 个任务。该轮复杂度在 $\log\log n$ 项内达到最优。算法背后的关键技术成分是一种新颖的组合结构,我们称之为\emph{负载均衡覆盖族}。本质上,该覆盖族为每个任务诱导一个负责尝试完成该任务的节点子集。负载均衡覆盖族的性质保证,无论哪些任务未完成以及哪些节点崩溃,(i) 没有节点会因未完成任务而过载,且 (ii) 每个任务不会剩下过少的潜在分配节点。这产生了均衡的每节点工作负载,并防止未崩溃节点集中于少量任务上,从而确保在完成剩余任务时取得足够进展。作为任务完成方法的一个应用,我们给出一种确定性算法,用于在至多 $\alpha n$ 个崩溃故障存在时,模拟任意 $T$ 轮的拥塞-团算法,其轮复杂度为 $O(T^2 \log n + T \log^2 n)$。这改进了 Censor-Hillel 等人 (DISC~2025) 的近期结果,该结果需要 $T^2\cdot 2^{O(\sqrt{\log n}\log\log n)}$ 轮。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。 来自维基百科: 算法
《边缘计算通信安全威胁及计算任务分类》
专知会员服务
36+阅读 · 2023年11月13日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年10月19日
综述:军事应用中使用的一些重要算法
专知
13+阅读 · 2022年7月3日
基于RASA的task-orient对话系统解析(一)
AINLP
16+阅读 · 2019年8月27日
面试题:请简要介绍下tensorflow的计算图
七月在线实验室
14+阅读 · 2019年6月10日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
深度学习与计算机视觉任务应用综述
深度学习与NLP
51+阅读 · 2018年12月18日
综述:Image Caption 任务之语句多样性
PaperWeekly
22+阅读 · 2018年11月30日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
2+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
2+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
10+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
《边缘计算通信安全威胁及计算任务分类》
专知会员服务
36+阅读 · 2023年11月13日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年10月19日
相关资讯
综述:军事应用中使用的一些重要算法
专知
13+阅读 · 2022年7月3日
基于RASA的task-orient对话系统解析(一)
AINLP
16+阅读 · 2019年8月27日
面试题:请简要介绍下tensorflow的计算图
七月在线实验室
14+阅读 · 2019年6月10日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
深度学习与计算机视觉任务应用综述
深度学习与NLP
51+阅读 · 2018年12月18日
综述:Image Caption 任务之语句多样性
PaperWeekly
22+阅读 · 2018年11月30日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员