This paper addresses point-to-point packet routing in undirected networks, which is the most important communication primitive in most networks. The main result proves the existence of routing tables that guarantee a polylog-competitive completion-time $\textbf{deterministically}$: in any undirected network, it is possible to give each node simple stateless deterministic local forwarding rules, such that, any adversarially chosen set of packets are delivered as fast as possible, up to polylog factors. All previous routing strategies crucially required randomization for both route selection and packet scheduling. The core technical contribution of this paper is a new local packet scheduling result of independent interest. This scheduling strategy integrates well with recent sparse semi-oblivious path selection strategies. Such strategies deterministically select not one but several candidate paths for each packet and require a global coordinator to select a single good path from those candidates for each packet. Another challenge is that, even if a single path is selected for each packet, no strategy for scheduling packets along low-congestion paths that is both local and deterministic is known. Our novel scheduling strategy utilizes the fact that every semi-oblivious routing strategy uses only a small (polynomial) subset of candidate routes. It overcomes the issue of global coordination by furthermore being provably robust to adversarial noise. This avoids the issue of having to choose a single path per packet because congestion caused by ineffective candidate paths can be treated as noise. Our results imply the first deterministic universally-optimal algorithms in the distributed supported-CONGEST model for many important global distributed tasks, including computing minimum spanning trees, approximate shortest paths, and part-wise aggregates.


翻译:本文研究无向网络中的点对点分组路由问题,这是大多数网络中最核心的通信原语。主要成果证明了存在确保多对数竞争完成时间的路由表:在任何无向网络中,可为每个节点赋予简单的无状态确定性本地转发规则,使得任意对抗选择的分组集合都能在接近最优的多对数因子范围内尽快投递。此前所有路由策略均需依赖随机化进行路径选择与分组调度。本文的核心技术贡献在于提出了一种具有独立价值的新型本地分组调度策略。该调度策略能与近期提出的稀疏半遗忘路径选择策略良好结合。这类策略为每个分组确定性选择多条候选路径而非单一路径,并需要全局协调者为每个分组从候选中筛选唯一最优路径。另一个挑战在于,即使为每个分组选定唯一路径,目前仍缺乏既能实现本地化调度又能保持确定性的低拥塞路径调度策略。本调度策略的创新之处在于:利用每个半遗忘路由策略仅使用小规模(多项式级)候选路径子集的特性,通过证明其对对抗性噪声具有稳健性,从而规避全局协调问题。由于无效候选路径造成的拥塞可视为噪声处理,因此无需为每个分组选择唯一路径。该成果在分布式支持拥塞模型下,为最小生成树计算、近似最短路计算和部分聚合等多项重要全局分布式任务,首次提供了确定性通用最优算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015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
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月23日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月22日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月18日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
12+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015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