互联网计算：基于声誉从工作者池中选择工人
计算机科学与博弈论
2016-03-31 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
相较于超级计算机，通过互联网分配和执行任务是一种廉价的解决方案。我们考虑一种基于互联网的主从（Master-Worker）任务计算方法，例如 SETI@home。主进程跨越互联网向工作处理器发送任务。工作者执行并报告结果。不幸的是，这种方法的缺点在于工作进程不可靠的本质。通过不同研究，工作者被归类为恶意（总是报告错误结果）、利他（总是报告正确结果）或理性（报告使其收益最大化的任何结果）。我们开发了一种基于声誉的机制，保证最终主进程将始终接收到正确的任务结果。我们通过强化学习对理性工作者的行为进行建模，并提出了三种不同的声誉类型，以在每一计算轮次从工作者池中选择最具声誉的工人。由于工作者并非总是可用，我们增强了声誉方案以选择响应最迅速的工作者。我们证明了在不同声誉类型下最终正确性的充分条件。我们的分析辅以探索各种场景的模拟。模拟结果揭示了不同声誉类型、工作者可用性与成本之间有趣的权衡。
引用
@article{arxiv.1603.04394,
title = {Internet Computing: Using Reputation to Select Workers from a Pool},
author = {Evgenia Christoforou and Antonio Fernández Anta and Chryssis Georgiou and Miguel A. Mosteiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.04394},
year = {2016}
}