Élection Autostabilisante dans les Réseaux à Haute Dynamicité - Université Clermont Auvergne Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Élection Autostabilisante dans les Réseaux à Haute Dynamicité

Karine Altisen
  • Fonction : Auteur
Stéphane Devismes
Colette Johnen
Franck Petit

Résumé

Nous nous intéressons à la conception d'algorithmes autostabilisants pour des réseaux identifiés hautement dynamiques. Précisément, nous considérons le problème de l'élection dans trois classes de graphes dynamiques (TVG) : la classe T C B (∆) des TVG de diamètre temporel borné par ∆, la classe TCQ (∆) des TVG de diamètre temporel quasiment borné par ∆ et la classe TCR des TVG à connectivité temporelle récurrente. Nous montrons qu'en dépit des identités, dans les classes TCQ (∆) et TCR, tout algorithme autostabilisant d'élection nécessite la connaissance exacte du nombre de processus. Puis nous proposons trois algorithmes d'élection. Le premier, pour la classe TCB(∆), stabilise en au plus 3∆ rondes. Dans TCQ(∆) et TCR, le temps de stabilisation d'un algorithme autostabilisant d'élection ne peut pas être borné. Cependant, nous montrons que nos deux solutions sont spéculatives, c'est-à-dire qu'elles ont de bonnes performances dans des cas favorables ; en effet, elles stabilisent en O(∆) rondes lorsque l'on se restreint à la classe TCB(∆).
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02791667 , version 1 (05-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02791667 , version 1

Citer

Karine Altisen, Stéphane Devismes, Anaïs Durand, Colette Johnen, Franck Petit. Élection Autostabilisante dans les Réseaux à Haute Dynamicité. ALGOTEL 2020 – 22èmes Rencontres Francophones sur les Aspects Algorithmiques des Télécommunications, Sep 2020, Lyon, France. ⟨hal-02791667⟩
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