9、去中心化系统中的聚合与承诺机制探索

去中心化系统中的聚合与承诺机制探索

在当今科技发展的浪潮中，去中心化系统的研究愈发重要，涵盖了机器人自组织聚合以及去中心化金融等多个领域。下面将深入探讨这些领域中的关键机制和问题。

机器人自组织聚合中的死锁与噪声问题

在机器人自组织聚合领域，Gauci 等人提出的算法备受关注。该算法仅使用二进制视线传感器，无需算术计算和持久内存，就能实现两个机器人的聚合，并且在实验中能可靠地聚合更大规模的群体。

研究人员对不同数量机器人（n = 10、25、50、100）系统进行实验，探究了视锥传感器大小对算法聚合时间的影响。每个系统规模和传感器大小的实验都重复了 25 次，通过散点图展示每次实验结果，并用实线表示平均运行时间。当系统的分散值在最小分散值的 15%以内时，认为系统实现了聚合，300 秒的虚线表示判定运行未实现聚合的截止时间。

实验结果表明，该算法虽然在理论上不能保证 n > 2 个机器人系统的聚合，因为存在死锁可能会阻碍系统向聚合状态的进展。但在实际中，碰撞和滑动的物理特性有助于算法避免死锁。此外，该算法对传感器和运动中的少量噪声具有鲁棒性。

研究人员还考虑了使用视锥传感器对算法进行扩展。证明了在一个移动机器人和一个静态机器人的情况下，与原始视线传感器相比，聚合时间有线性改善。模拟结果显示，小的视锥传感器也能改善更大系统的运行时间，但效果会逐渐减弱。

为了正式证明算法在噪声明确建模为打破死锁机制时的收敛性，研究人员引入了该算法的离散适应版本。然而，原始算法和离散适应版本向聚合状态的进展是非单调的，这使得依赖向目标状态持续进展的分析技术变得复杂。虽然有可能推导出期望收敛的证明，但这留待未来研究。