Distribuerade algoritmer med rationella agenter har alltid antagit storleken på nätverket är känd för deltagarna innan algoritmen startar. Här tar vi upp följande fråga: Vilken global information måste agenter känna till i förväg om nätverket för att jämvikt skall vara möjlig? Vi startar denna undersökning genom att överväga olika distribuerade datorproblem och visa hur mycket varje agent måste a-priori vet om n, antalet agenter i nätverket, för att distribuerade algoritmer ska vara jämvikt. Vi bevisar att när n inte är en-prioriterad känd, är jämvikt för både kunskapsdelning och färgning omöjlig. Vi tillhandahåller nya algoritmer för båda problemen när n är en-prioriterad känd för alla agenter. Vi visar vidare att när agenter ges ett intervall där det faktiska värdet av n kan vara, olika distribuerade problem kräver olika sådana intervall för att jämvikt ska vara möjligt. Genom att tillhandahålla algoritmer som är jämvikt å ena sidan och omöjliga resultat å den andra, tillhandahåller vi det snäva område inom vilket jämvikt är möjlig men bortom vilket det inte finns någon jämvikt för följande gemensamma distribuerade problem: Leader Val, Kunskapsdelning, Färgläggning, Partition och Orientering.
I REF undersöker författarna effekterna av a-prioriterad kunskap om nätverkets storlek på jämvikten hos distribuerade algoritmer.
Cheating by Duplication: Equilibrium Requires Global Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}