Brooks–Iyengar algorithm
ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম বা ফিউজসিপিএ অ্যালগরিদম বা ব্রুকস-আয়েঙ্গার হাইব্রিড অ্যালগরিদম একটি ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যালগরিদম যা একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সেন্সর নেটওয়ার্ক দ্বারা নেওয়া ব্যবধান পরিমাপের নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা উভয়ই উন্নত করে, এমনকি ত্রুটিপূর্ণ সেন্সরের উপস্থিতিতেও। সেন্সর নেটওয়ার্ক প্রতিটি নোডের সাথে প্রতিটি নোডের পরিমাপ করা মান এবং নির্ভুলতার মান বিনিময় করে এটি করে এবং সংগৃহীত সমস্ত মান থেকে পুরো নেটওয়ার্কের জন্য নির্ভুলতার পরিসীমা এবং একটি পরিমাপ করা মান গণনা করে। এমনকি কিছু সেন্সর থেকে কিছু তথ্য ত্রুটিপূর্ণ হলেও, সেন্সর নেটওয়ার্কটি ত্রুটিযুক্ত হবে না। অ্যালগরিদমটি ত্রুটি-সহনশীল এবং বিতরণযোগ্য। এটি সেন্সর ফিউশন পদ্ধতি হিসাবেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই অ্যালগরিদমের নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা 2016 সালে প্রমাণিত হয়েছে। পটভূমি শোরগোলের তথ্যের উপস্থিতিতে বিতরণ নিয়ন্ত্রণের জন্য ব্রুকস-আয়েঙ্গার সংকর অ্যালগরিদম সেন্সর ফিউশনের সাথে বাইজেন্টাইন চুক্তিকে একত্রিত করে। এটি সেন্সর ফিউশন এবং বাইজেন্টাইন ফল্ট সহনশীলতার মধ্যে ব্যবধানটি পূরণ করে। এই মৌলিক অ্যালগরিদম প্রথমবারের মতো এই ভিন্ন ক্ষেত্রগুলিকে একত্রিত করেছে। মূলত, এটি মাহানি এবং স্নাইডারের ফাস্ট কনভারজেন্স অ্যালগরিদমের (এফসিএ) সাথে আনুমানিক চুক্তির জন্য ডোলেভের অ্যালগরিদমকে একত্রিত করে। অ্যালগরিদমটি এন প্রক্রিয়াকরণ উপাদানগুলি (পিই) ধরে নেয়, যার মধ্যে টি ত্রুটিপূর্ণ এবং বিদ্বেষপূর্ণ আচরণ করতে পারে। এটি অন্তর্নিহিত ভুল বা গোলমাল (যা অজানা হতে পারে) সহ প্রকৃত মান, অথবা অপ্রিয়োরি সংজ্ঞায়িত অনিশ্চয়তা সহ একটি বাস্তব মান, অথবা একটি ব্যবধান ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে। অ্যালগরিদমের আউটপুট একটি স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট নির্ভুলতার সাথে একটি বাস্তব মান। অ্যালগরিদমটি ও (এনএলজিএন)-এ চলে যেখানে এন হল পিই-র সংখ্যা। ক্রুসেডারের কনভারজেন্স অ্যালগরিদমের (সিসিএ) সাথে সামঞ্জস্য রেখে এই অ্যালগরিদমটি সংশোধন করা সম্ভব, তবে ব্যান্ডউইথের প্রয়োজনীয়তাও বাড়বে। অ্যালগরিদমের ডিস্ট্রিবিউটেড কন্ট্রোল, সফ্টওয়্যার নির্ভরযোগ্যতা, হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং ইত্যাদিতে প্রয়োগ রয়েছে। অ্যালগরিদম ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সেন্সর নেটওয়ার্কের প্রতিটি প্রসেসিং উপাদান (পিই)-তে কার্যকর করা হয়। প্রতিটি পিই নেটওয়ার্কের অন্যান্য সমস্ত পিই-র সঙ্গে তাদের পরিমাপ করা ব্যবধান বিনিময় করে। "ফিউজড" পরিমাপ হল পাওয়া অঞ্চলের মধ্যবিন্দুগুলির একটি ওজনযুক্ত গড়। ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদমের সুনির্দিষ্ট ধাপগুলি এই বিভাগে দেখানো হয়েছে। প্রতিটি পিই পৃথকভাবে অ্যালগরিদম সম্পাদন করেঃ ইনপুটঃ পিই কে দ্বারা পিই আই-তে পাঠানো পরিমাপ একটি বদ্ধ ব্যবধান, আউটপুটঃ পিই আই-এর আউটপুট একটি বিন্দু অনুমান এবং একটি ব্যবধান অনুমান পিই আই অন্যান্য সমস্ত পিই থেকে পরিমাপ গ্রহণ করে। সংগৃহীত পরিমাপের সংযোগকে ছেদকারী পরিমাপের সংখ্যার উপর ভিত্তি করে পারস্পরিক একচেটিয়া বিরতিতে ভাগ করুন, যা ব্যবধানের ওজন হিসাবে পরিচিত। এর চেয়ে কম ওজনের ব্যবধানগুলি সরিয়ে ফেলুন, ত্রুটিপূর্ণ পি. ই-র সংখ্যা কোথায় যদি এল ব্যবধান বাকি থাকে, তাহলে বাকি ব্যবধানগুলির সেটকে নির্দেশ করা যাক। আমাদের আছে, যেখানে ব্যবধান এবং হল ব্যবধানের সাথে সম্পর্কিত ওজন। আমরাও অনুমান করি। উদাহরণস্বরূপঃ 5টি পি. ই-র একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন, যেখানে পি. ই 5 () অন্যান্য পি. ই-তে ভুল মান পাঠাচ্ছে এবং তারা সকলেই মান বিনিময় করছে। প্রাপ্ত মানগুলি পরবর্তী সারণিতে রয়েছে। আমরা এই ব্যবধানগুলির একটি ওজনযুক্ত অঞ্চল রেখাচিত্র (ডাব্লু. আর. ডি) আঁকি, তারপরে আমরা অ্যালগরিদম অনুসারে পি. ই 1-এর জন্য নির্ধারণ করতে পারিঃ যা এমন ব্যবধান নিয়ে গঠিত যেখানে কমপক্ষে 4 (= = 5−1) পরিমাপ ছেদ করে। পিই 1-এর আউটপুট সমান এবং ব্যবধানের অনুমান একই রকম, আমরা 5টি পিই-এর সমস্ত ইনপুট এবং ফলাফল পেতে পারিঃ সম্পর্কিত অ্যালগরিদম 1982 বাইজেন্টাইন সমস্যাঃ দুই জেনারেলের সমস্যার সম্প্রসারণ হিসাবে বাইজেন্টাইন সাধারণ সমস্যাকে বাইনারি সমস্যা হিসাবে দেখা যেতে পারে। 1983 আনুমানিক সহমতঃ পদ্ধতিটি সেট থেকে কিছু মান সরিয়ে দেয় যা স্কেলার থেকে সহনশীল ত্রুটিপূর্ণ ইনপুট নিয়ে গঠিত। 1985 সঠিক ঐকমত্যঃ পদ্ধতিটি ইনপুট হিসাবে স্কেলারও ব্যবহার করে। 1996 ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদমঃ পদ্ধতিটি ব্যবধানের উপর ভিত্তি করে। 2013 বাইজেন্টাইন ভেক্টর কনসেনসাসঃ পদ্ধতিটি ভেক্টরকে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে। 2013 বহুমাত্রিক চুক্তিঃ পদ্ধতিটি ভেক্টরকেও ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে যখন দূরত্বের পরিমাপ ভিন্ন হয়। আমরা ব্যবধানের ইনপুটগুলি মোকাবেলা করার জন্য আনুমানিক ঐক্যমত্য (স্কেলার-ভিত্তিক), ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম (ব্যবধান-ভিত্তিক) এবং বাইজেন্টাইন ভেক্টর ঐক্যমত্য (ভেক্টর-ভিত্তিক) ব্যবহার করতে পারি এবং গবেষণাপত্রটি প্রমাণ করে যে ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম এখানে সেরা। অ্যাপ্লিকেশন ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম একটি মৌলিক কাজ এবং বিতরণ সংবেদনশীলতার একটি প্রধান মাইলফলক, এবং অনেক অপ্রয়োজনীয় পরিস্থিতির জন্য একটি ত্রুটি সহনশীল সমাধান হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও, যে কোনও নেটওয়ার্কিং সিস্টেমে এটি প্রয়োগ করা এবং এম্বেড করা সহজ। 1996 সালে, অ্যালগরিদমটি মিনিক্সে আরও নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা প্রদানের জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল, যা আরটি-লিনাক্সের প্রথম সংস্করণের বিকাশের দিকে পরিচালিত করে। 2000 সালে, অ্যালগরিদমটি DARPA SensIT প্রোগ্রামের ডিস্ট্রিবিউটেড ট্র্যাকিং প্রোগ্রামের কেন্দ্রবিন্দু ছিল। একাধিক সেন্সর থেকে অ্যাকোস্টিক, সিসমিক এবং গতি সনাক্তকরণ রিডিং একত্রিত করা হয় এবং একটি বিতরণ ট্র্যাকিং সিস্টেমে খাওয়ানো হয়। এছাড়াও, এটি বিবিএন টেকনোলজিস, বিএই সিস্টেম, পেন স্টেট অ্যাপ্লায়েড রিসার্চ ল্যাব (এআরএল) এবং ইউএসসি/আইএসআই দ্বারা প্রয়োগ করা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ভিন্নধর্মী সেন্সর ফিডগুলিকে একত্রিত করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। যুক্তরাজ্যের প্রতিরক্ষা প্রস্তুতকারক থেলস গ্রুপ তাদের গ্লোবাল অপারেশনাল অ্যানালাইসিস ল্যাবরেটরিতে এই কাজটি ব্যবহার করেছে। এটি রেথিওনের প্রোগ্রামগুলিতে প্রয়োগ করা হয় যেখানে অনেক সিস্টেমের অবিশ্বস্ত সেন্সর নেটওয়ার্ক থেকে নির্ভরযোগ্য তথ্য বের করা প্রয়োজন, এটি সেন্সর নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য ক্রমবর্ধমান বিনিয়োগকে ছাড় দেয়। এছাড়াও, এই অ্যালগরিদমটি বিকাশের গবেষণার ফলে মার্কিন নৌবাহিনী তার সামুদ্রিক ডোমেন সচেতনতা সফ্টওয়্যারে যে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে তার ফলাফল পাওয়া যায়। শিক্ষায়, ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম উইসকনসিন বিশ্ববিদ্যালয়, পারডিউ, জর্জিয়া টেক, ক্লেমসন বিশ্ববিদ্যালয়, মেরিল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয় ইত্যাদির মতো শিক্ষাদানের ক্লাসে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। সেন্সর নেটওয়ার্কের ক্ষেত্র ছাড়াও, সময়-চালিত স্থাপত্য, সাইবার-ফিজিক্যাল সিস্টেমের নিরাপত্তা, ডেটা ফিউশন, রোবট কনভারজেন্স, উচ্চ-কার্যকারিতা কম্পিউটিং, সফ্টওয়্যার/হার্ডওয়্যার নির্ভরযোগ্যতা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থায় এনসেম্বল লার্নিংয়ের মতো অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিও ব্রুকস-আয়েঙ্গার অ্যালগরিদম থেকে উপকৃত হতে পারে। অ্যালগরিদম বৈশিষ্ট্য ত্রুটিপূর্ণ পিই সহ্য করা হয় <এন/3 সর্বাধিক ত্রুটিপূর্ণ পিই <2এন/3 জটিলতা = ও (এন লগ এন) নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথের ক্রম = ও (এন) নির্ভুলতা = নির্ভুলতার জন্য ইনপুট ইটারেট দ্বারা সীমাবদ্ধ = প্রায়শই নির্ভুলতার উপর নির্ভুলতা = নির্ভুলতার উপর নির্ভুলতা নেই = না আরও দেখুন বিতরণকৃত সেন্সর নেটওয়ার্ক সেন্সর ফিউশন ত্রুটি সহনশীলতা সর্বসম্মতি (কম্পিউটার বিজ্ঞান) চন্দ্র-টুয়েগ ঐকমত্য অ্যালগরিদম প্যাক্সোস ঐকমত্য প্রোটোকল রাফ্ট ঐকমত্য অ্যালগরিদম মারজুলোর অ্যালগরিদম ইন্টারসেকশন অ্যালগরিদম দুই জেনারেলের সমস্যা পুরস্কার এবং স্বীকৃতি ব্রুকস আয়েঙ্গার অ্যালগরিদমের উদ্ভাবক ডাঃ ব্রুকস এবং এসএস ডঃ আয়েঙ্গার পেয়েছেন উচ্চ প্রভাব গবেষণা এবং কীভাবে এই কাজটি মার্কিন সরকারের অসংখ্য কর্মসূচি এবং বাণিজ্যিক পণ্যকে প্রভাবিত করেছে। ডঃ এস এস আয়েঙ্গার অধ্যাপক স্টিভ ইয়াউ, আই. ই. ই. ই ডঃ এস এস আয়েঙ্গার এবং তাঁর ছাত্র ডঃ ব্রুকস রেফারেন্সের কাছ থেকে পুরস্কার গ্রহণ করছেন কম্পিউটিং সমস্যা বিতরণ করেছেন গণনার ত্রুটি সহনশীলতা তত্ত্ব