19、分布式问题解决与规划中的协作策略

分布式问题解决与规划中的协作策略

在分布式问题解决中，利用各元素之间的关系需要生成和共享临时结果。通过共享结果，问题解决者可以从以下几个方面提升团队的整体表现：
1. 信心提升 ：针对同一任务独立得出的结果可以相互印证，从而得到一个更有把握正确的集体结果。例如，学生备考时分别完成一道练习题，然后对比答案，以此增强对自己答案的信心。
2. 完整性增强 ：每个参与者针对自己能完成（或已被分配）的子任务得出结果，这些结果共同覆盖了整个任务更完整的部分。比如在分布式车辆监控中，参与者共享各自的局部地图，就能得到更完整的车辆移动地图。
3. 精度提高 ：为了完善自己的解决方案，参与者需要了解其他参与者的方案。例如在并行工程应用中，每个参与者可能分别为某个工件的一部分制定规格，通过共享这些规格，可以进一步优化使其更精确地匹配。
4. 及时性改善 ：即使一个参与者原则上可以独自解决一个大型任务，但并行解决子任务能更快得出整体解决方案。

然而，要实现结果共享的益处并非易事。首先，参与者需要知道如何处理共享的结果，即如何将他人的结果与自己的结果相融合。其次，由于融合过程可能并不简单，大量结果的通信成本较高，且管理众多融合结果会产生额外开销，因此参与者应尽可能有选择地进行交流。

1. 功能准确的协作

在类似汉诺塔的任务传递应用中，各个问题解决者的计算完全准确（他们拥有所有信息和子任务的完整规格），并且独立运作。但在分布式车辆监控（DVM）中，参与者缺乏可能影响其计算的其他地方的信息，因此需要合作解决子任务，在此