In the classical contention-resolution problem, a set of players share a broadcast channel, and a player succeeds in a given time step if it is the only player to broadcast during that step. Implicit in the classical problem is the assumption that every player is free to act on every step: once a player arrives, it participates until it succeeds. We study what happens when that assumption is removed. In our model, an adversarial \emph{scheduler} decides, on each step, which subset of the players gets scheduled to participate in the step. An unscheduled player simply sleeps through the step. We measure a protocol by its \emph{efficiency}: the number of players divided by the expected number of steps in which at least one player was active. Our first result says that, so long as the players are given access to a global clock and to shared randomness, they can achieve efficiency $Ω(1/\log n)$. The players are able to achieve this bound without requiring any channel feedback, and even if the adversarial scheduler is adaptive. We also give a matching lower bound of $O(1 / \log n)$, which holds even with channel feedback, and even for an oblivious scheduler. Our upper bounds all require the players to have access to a shared global clock and to shared randomness. Our final result says that this type of implicit shared state is necessary. If the players have neither a global clock nor shared randomness, then no protocol can achieve efficiency better than $O(\log n / n)$; and this holds even if the other aspects of the problem are designed to be as favorable for the players as possible (the channel gives ternary feedback and the adversary is oblivious).


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

微软《神经语音合成》综述论文,63页pdf530篇文献
专知会员服务
30+阅读 · 2021年7月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
视频内容理解在Hulu的应用与实践
AI前线
12+阅读 · 2019年2月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
PaperWeekly
37+阅读 · 2018年1月10日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+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
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 11月5日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
23+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
11+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
微软《神经语音合成》综述论文,63页pdf530篇文献
专知会员服务
30+阅读 · 2021年7月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
视频内容理解在Hulu的应用与实践
AI前线
12+阅读 · 2019年2月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
PaperWeekly
37+阅读 · 2018年1月10日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+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
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员