43、蚁群优化加速的闲聊算法信息流动解析

蚁群优化加速的闲聊算法信息流动解析

在分布式系统中，闲聊算法是一种用于信息传播和聚合的重要方法。本文将深入探讨基于蚁群优化（ACO）的闲聊算法加速策略，以及一种用于解决动态旅行商问题（DTSP）的改进蚁群算法。

1. 闲聊算法基础

在分布式系统中，PushSum和PushPull是两种常见的基于推平均的算法。
- PushSum算法 ：该算法收敛所需的轮数比PushPull多，但具有质量守恒的特性，即网络中所有值的总和在算法执行过程中始终保持不变。这一特性保证了即使消息延迟，算法也能正确运行，对于分布式系统而言至关重要。
- PushPull算法 ：基本的PushPull算法在某些情况下可能会违反质量守恒不变性，例如当一个节点在等待拉取回复时收到推送消息。为了解决这个问题，提出了对称推和协议（SPSP）。如果没有原子违规，SPSP与PushPull相同。由于PushPull比SPSP简单得多，后续主要关注PushPull算法。不过，当需要保持质量守恒时，可以使用SPSP代替。

PushPull/SPSP可以实现为纯基于轮次或基于轮次和事件的方式。更新过程对达到给定精度所需的轮数和消息总数有显著影响。若所有节点同时发送消息，只能在每一轮所有节点发送完成后更新接收到的信息；若节点发送时间略有不同，则可能在当前轮发送之前根据接收到的信息进行更新。这里主要关注基于轮次且立即更新的PushPull策略，每个节点每轮主动发送一个数据包，并在收到推送消息时回复拉取回复消息。当节点p收到节点i的推送消息时，p的当前本地值会存储在临时变量txp中，p的本地值更新为i的本地值，最后i的本地值更新为p之前临