Brooks–Iyengar algorithm
ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम या फ्यूजसीपीए एल्गोरिदम या ब्रूक्स-अयंगर हाइब्रिड एल्गोरिदम एक वितरित एल्गोरिदम है जो एक वितरित संवेदक नेटवर्क द्वारा लिए गए अंतराल मापों की सटीकता और सटीकता दोनों में सुधार करता है, यहां तक कि दोषपूर्ण संवेदक की उपस्थिति में भी। संवेदक नेटवर्क प्रत्येक नोड पर प्रत्येक अन्य नोड के साथ मापा मूल्य और सटीकता मूल्य का आदान-प्रदान करके ऐसा करता है, और एकत्र किए गए सभी मूल्यों से सटीकता सीमा और पूरे नेटवर्क के लिए मापा मूल्य की गणना करता है। भले ही कुछ सेंसरों से कुछ डेटा दोषपूर्ण हो, सेंसर नेटवर्क खराब नहीं होगा। एल्गोरिथ्म दोष-सहिष्णु और वितरित है। इसका उपयोग संवेदक संलयन विधि के रूप में भी किया जा सकता है। इस एल्गोरिथ्म की सटीकता और सटीकता 2016 में साबित हुई है। पृष्ठभूमि शोर डेटा की उपस्थिति में वितरित नियंत्रण के लिए ब्रूक्स-अयंगर संकर एल्गोरिथ्म संवेदक संलयन के साथ बीजान्टिन समझौते को जोड़ता है। यह संवेदक संलयन और बीजान्टिन दोष सहिष्णुता के बीच की खाई को पाटता है। इस मौलिक एल्गोरिथ्म ने पहली बार इन अलग-अलग क्षेत्रों को एकीकृत किया। अनिवार्य रूप से, यह महान और श्नाइडर के फास्ट कन्वर्जेंस एल्गोरिदम (एफ. सी. ए.) के साथ अनुमानित समझौते के लिए डोलेव के एल्गोरिदम को जोड़ता है। एल्गोरिथ्म एन प्रसंस्करण तत्वों (पी. ई.) को मानता है, जिनमें से टी दोषपूर्ण हैं और दुर्भावनापूर्ण व्यवहार कर सकते हैं। यह या तो अंतर्निहित अशुद्धता या शोर (जो अज्ञात हो सकता है) के साथ वास्तविक मूल्यों, या अप्रियोरी परिभाषित अनिश्चितता के साथ एक वास्तविक मूल्य, या एक अंतराल के रूप में इनपुट लेता है। एल्गोरिथम का आउटपुट एक स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट सटीकता के साथ एक वास्तविक मूल्य है। एल्गोरिथ्म ओ (एनएलओएन) में चलता है जहाँ एन पीई की संख्या है। क्रूसेडर के कन्वर्जेंस एल्गोरिदम (सी. सी. ए.) के अनुरूप इस एल्गोरिदम को संशोधित करना संभव है, हालांकि, बैंडविड्थ की आवश्यकता भी बढ़ेगी। एल्गोरिदम में वितरित नियंत्रण, सॉफ्टवेयर विश्वसनीयता, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग आदि में अनुप्रयोग हैं। एल्गोरिदम ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम एक वितरित संवेदक नेटवर्क के प्रत्येक प्रसंस्करण तत्व (पी. ई.) में निष्पादित किया जाता है। प्रत्येक पी. ई. नेटवर्क में अन्य सभी पी. ई. के साथ अपने मापा अंतराल का आदान-प्रदान करता है। "फ्यूज्ड" माप पाए गए क्षेत्रों के मध्यबिंदुओं का भारित औसत है। ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम के ठोस चरणों को इस खंड में दिखाया गया है। प्रत्येक पी. ई. अलग से एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन करता हैः इनपुटः पी. ई. के. द्वारा पी. ई. आई. को भेजा गया माप एक बंद अंतराल है, आउटपुटः पी. ई. आई. के आउटपुट में एक बिंदु अनुमान शामिल है और एक अंतराल अनुमान पी. ई. आई. अन्य सभी पी. ई. से माप प्राप्त करता है। एकत्र किए गए मापों के संयोजन को परस्पर अनन्य अंतरालों में विभाजित करें जो प्रतिच्छेदन करने वाले मापों की संख्या के आधार पर होता है, जिसे अंतराल का वजन कहा जाता है। कम वजन वाले अंतरालों को हटा दें, दोषपूर्ण पी. ई. की संख्या कहाँ है यदि एल अंतराल बचे हैं, तो शेष अंतरालों के सेट को दर्शाते हैं। हमारे पास अंतराल है और यह अंतराल से जुड़ा वजन है। हम भी मान लेते हैं। पी. ई. आई. के बिंदु अनुमान की गणना करें और अंतराल अनुमान उदाहरण हैः 5 पी. ई. के एक उदाहरण पर विचार करें, जिसमें पी. ई. 5 () अन्य पी. ई. को गलत मान भेज रहा है और वे सभी मूल्यों का आदान-प्रदान करते हैं। द्वारा प्राप्त मूल्य अगली तालिका में हैं। हम इन अंतरालों का एक भारित क्षेत्र आरेख (डब्ल्यू. आर. डी.) बनाते हैं, फिर हम एल्गोरिथम के अनुसार पी. ई. 1 के लिए निर्धारित कर सकते हैंः जिसमें अंतराल होते हैं जहां कम से कम 4 (= = 5−1) माप प्रतिच्छेद करते हैं। पी. ई. 1 का उत्पादन बराबर है और अंतराल अनुमान समान है, हम 5 पी. ई. के सभी इनपुट और परिणाम प्राप्त कर सकते हैंः संबंधित एल्गोरिदम 1982 बीजान्टिन समस्याः दो जनरलों की समस्या के विस्तार के रूप में बीजान्टिन सामान्य समस्या को एक द्विआधारी समस्या के रूप में देखा जा सकता है। 1983 अनुमानित सर्वसम्मतिः विधि सेट से कुछ मूल्यों को हटा देती है जिसमें स्केलर से लेकर सहिष्णु दोषपूर्ण इनपुट होते हैं। 1985 सटीक सर्वसम्मतिः यह विधि इनपुट के रूप में स्केलर का भी उपयोग करती है। 1996 ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदमः विधि अंतराल पर आधारित है। 2013 बीजान्टिन वेक्टर सर्वसम्मतिः विधि इनपुट के रूप में वैक्टर का उपयोग करती है। 2013 बहुआयामी समझौताः विधि भी इनपुट के रूप में वैक्टर का उपयोग करती है जबकि दूरी का माप अलग होता है। हम अंतराल इनपुट से निपटने के लिए अनुमानित सर्वसम्मति (स्केलर-आधारित), ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम (अंतराल-आधारित) और बीजान्टिन वेक्टर सर्वसम्मति (वेक्टर-आधारित) का उपयोग कर सकते हैं, और पेपर ने साबित किया कि ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम यहां सबसे अच्छा है। अनुप्रयोग ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिथ्म एक मौलिक कार्य है और वितरित संवेदन में एक प्रमुख मील का पत्थर है, और इसका उपयोग कई अतिरेक परिदृश्यों के लिए एक दोष सहिष्णु समाधान के रूप में किया जा सकता है। इसके अलावा, इसे किसी भी नेटवर्किंग प्रणाली में लागू करना और एम्बेड करना आसान है। 1996 में, अधिक सटीकता और सटीकता प्रदान करने के लिए मिनीक्स में एल्गोरिथ्म का उपयोग किया गया था, जिससे आरटी-लिनक्स के पहले संस्करण का विकास हुआ। 2000 में, एल्गोरिथ्म DARPA सेंसिट कार्यक्रम के वितरित ट्रैकिंग कार्यक्रम के लिए भी केंद्रीय था। कई सेंसरों से ध्वनिक, भूकंपीय और गति का पता लगाने वाली रीडिंग को जोड़ा जाता है और एक वितरित ट्रैकिंग प्रणाली में डाला जाता है। इसके अलावा, इसका उपयोग बी. बी. एन. टेक्नोलॉजीज, बी. ए. ई. सिस्टम, पेन स्टेट एप्लाइड रिसर्च लैब (ए. आर. एल.) और यू. एस. सी./आई. एस. आई. द्वारा किए गए अनुप्रयोग में विषम संवेदक फीड को संयोजित करने के लिए किया गया था। ब्रिटेन के रक्षा निर्माता थेल्स समूह ने अपनी वैश्विक परिचालन विश्लेषण प्रयोगशाला में इस काम का इस्तेमाल किया। यह रेथियॉन के कार्यक्रमों पर लागू किया जाता है जहां कई प्रणालियों को अविश्वसनीय संवेदक नेटवर्क से विश्वसनीय डेटा निकालने की आवश्यकता होती है, यह संवेदक विश्वसनीयता में सुधार में बढ़ते निवेश को छूट देता है। इसके अलावा, इस एल्गोरिथ्म को विकसित करने में अनुसंधान के परिणामस्वरूप अमेरिकी नौसेना द्वारा अपने समुद्री क्षेत्र जागरूकता सॉफ्टवेयर में उपयोग किए जाने वाले उपकरण मिलते हैं। शिक्षा में, ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम का व्यापक रूप से शिक्षण कक्षाओं जैसे विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय, पर्ड्यू, जॉर्जिया टेक, क्लेमसन विश्वविद्यालय, मैरीलैंड विश्वविद्यालय आदि में उपयोग किया गया है। संवेदक नेटवर्क के क्षेत्र के अलावा, अन्य क्षेत्रों जैसे समय-प्रेरित वास्तुकला, साइबर-भौतिक प्रणालियों की सुरक्षा, डेटा संलयन, रोबोट अभिसरण, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग, सॉफ्टवेयर/हार्डवेयर विश्वसनीयता, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में समग्र शिक्षा भी ब्रूक्स-अयंगर एल्गोरिदम से लाभान्वित हो सकते हैं। एल्गोरिदम विशेषताएँ दोषपूर्ण पी. ई. सहन किए जाते हैं <एन/3 अधिकतम दोषपूर्ण पी. ई. <2 एन/3 जटिलता = ओ (एन लॉग एन) नेटवर्क बैंडविड्थ का क्रम = ओ (एन) अभिसरण = 2 टी/एन सटीकता = सटीकता के लिए इनपुट इटरेट्स द्वारा सीमित = अक्सर सटीकता पर सटीकता = सटीकता पर कोई सटीकता नहीं = नहीं भी देखें वितरित संवेदक नेटवर्क संवेदक संलयन दोष सहिष्णुता सर्वसम्मति (कंप्यूटर विज्ञान) चंद्र-टूएग सर्वसम्मति एल्गोरिदम पैक्सोस सर्वसम्मति प्रोटोकॉल राफ्ट सर्वसम्मति एल्गोरिदम मार्ज़ुलो के एल्गोरिदम इंटरसेक्शन एल्गोरिदम दो जनरलों की समस्या पुरस्कार और मान्यता ब्रूक्स अयंगर एल्गोरिदम के आविष्कारक डॉ. ब्रूक्स और डॉ. एस. अयंगर प्राप्त हुए उच्च प्रभाव अनुसंधान और कैसे इस काम ने कई अमेरिकी सरकारी कार्यक्रमों और वाणिज्यिक उत्पादों को प्रभावित किया है। डॉ. एस. एस. अयंगर प्रो. स्टीव याउ, आई. ई. ई. ई. डॉ. एस. एस. अयंगर से अपने छात्र डॉ. ब्रूक्स के साथ पुरस्कार प्राप्त कर रहे हैं।