Denna tidning presenterar girigt skvaller med tjuvlyssnande (GGE), en ny randomiserad skvalleralgoritm för distribuerad beräkning av det genomsnittliga konsensusproblemet. I skvalleralgoritmer kommunicerar noder i nätverket slumpmässigt med sina grannar och utbyter information iterativt. Algoritmerna är enkla och decentraliserade, vilket gör dem attraktiva för trådlösa nätverksapplikationer. I allmänhet, skvaller algoritmer är robusta till opålitliga trådlösa förhållanden och tid varierande nätverk topologier. I detta dokument presenterar vi GGE och visar att giriga uppdateringar leder till snabb konvergens. Vi kräver inte att noder har någon platsinformation. I stället möjliggörs giriga uppdateringar genom att man utnyttjar den trådlösa kommunikationens sändningskaraktär. Under driften av GGE, när en nod beslutar sig för att skvallra, i stället för att välja en av sina grannar slumpmässigt, gör den ett girigt urval, väljer den nod som har det värde som skiljer sig mest från sin egen. För att göra detta val, noder behöver veta sina grannars värderingar. Därför antar vi att alla sändningar är trådlösa sändningar och noder håller reda på sina grannars värderingar genom att tjuvlyssna på deras kommunikationer. Vi visar att GGE:s konvergens garanteras för uppkopplade nättopologier. Vi studerar också konvergensfrekvensen och illustrerar, genom teoretiska gränser och numeriska simuleringar, att GGE konsekvent överträffar randomiserat skvaller och utför jämförbart med geografiskt skvaller på måttliga slumpmässiga geometriska graftopologier.
Vissa papper arbetar på giriga baserade som att papper presenterar girig skvaller med tjuvlyssnande (GGE), en ny genomsnittlig konsensus algoritm för trådlösa sensornätverk applications REF.
Greedy Gossip with Eavesdropping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}