Usambatanaji wa Makubaliano ya Kijamii katika Mifumo ya Kujitegemea Iliyounganika Kwa Waya: Uhakiki wa Mbinu ya Msingi wa DAG

Table of Contents

• 1. Utangulizi
• 2. Mfumo wa Makubaliano katika CAS
  • 2.1 Ukadiriaji Makubaliano ya Wastani/Kiwango cha Juu zaidi/Kiwango cha Chini zaidi
  • 2.2 Uvumilivu Makubaliano ya Mapingamizi ya Kibenistä
  • 2.3 State Machine Replication
• 3. DAG-based Approach for Wireless CAS
  • 3.1 Muundo wa Ujumbe wa DAG
  • 3.2 Mkakati wa DAG wa Dimensionali Mbili
• 4. Utekelezaji wa Kiufundi
  • 4.1 Mfumo wa Kihisabati
  • 4.2 Utekelezaji wa Msimbo
• 5. Experimental Results
• 6. Future Applications
• 7. Marejeo
• 8. Uchambuzi wa Wataalam

1. Utangulizi

Mifumo ya Kujitegemea Iliyounganika (CAS) inawakilisha teknolojia ya mageuzi inayoweza kufanikisha usimamizi wa usafiri wa kujiongoza kwa ushirikiano na mifumo ya usafiri wa kisasa. Kuzuka kwa Mtandao wa Kujitegemea wa Magari (VANET) na miundombinu ya 5G kumeongeza kasi ya maendeleo ya CAS, na kuweka mahitaji mapya ya usindikaji wa data uliosambazwa na mfumo wa makubaliano.

2. Mfumo wa Makubaliano katika CAS

2.1 Ukadiriaji Makubaliano ya Wastani/Kiwango cha Juu zaidi/Kiwango cha Chini zaidi

These consensus mechanisms operate on numerical quantities, where nodes iteratively update and converge to the mean, maximum, or minimum value. The update rule is as follows: $x_i(t+1) = \sum_{j=1}^n w_{ij} x_j(t)$, where $w_{ij}$ represents the weight matrix and $x_i(t)$ denotes the state of node i at time t.

2.2 Uvumilivu Makubaliano ya Mapingamizi ya Kibenistä

BFT consensus addresses the challenge of malicious nodes disseminating false information. Practical Byzantine Fault Tolerance (pBFT) requires $3f+1$ nodes to tolerate f faulty nodes, ensuring safety and liveness properties.

2.3 State Machine Replication

SMR ensures all correct nodes execute identical command sequences to maintain consistency in distributed systems. However, traditional SMR assumes reliable message delivery, which becomes challenging in wireless CAS environments.

3. DAG-based Approach for Wireless CAS

3.1 Muundo wa Ujumbe wa DAG

Muundo uliopendekezwa unaotumia msingi wa DAG unaunda itifaki ya usambazaji data isiyoweza kukanushwa inayostahimili upotezaji wa ujumbe na ucheleweshaji usotabirika. Kila ujumbe unarejelea ujumbe uliotangulia, na huunda mchoro wa mwelekeo usio na mdundo, huku ukizuia migogoro ya kihistoria.

3.2 Mkakati wa DAG wa Dimensionali Mbili

Itifaki iliyoboreshwa imetekeleza DAG ya dimensionali mbili, ikifanikisha mpangilio wa sehemu kwa matumizi ya blockchain na mpangilio kamili kwa SMR. Mbinu hii ya pande mbili inashughulikia wakati mmoja hitaji la uthabiti wa data na uigaji wa huduma.

4. Utekelezaji wa Kiufundi

4.1 Mfumo wa Kihisabati

Upatanisho wa makubaliano unaweza kuigwa kwa kutumia mnyororo wa Markov: $P(X_{t+1} = j | X_t = i) = p_{ij}$, ambapo uwezekano wa mpito $p_{ij}$ unategemea muunganisho wa mtandao na uaminifu wa ujumbe. Kukua kwa DAG kunafuata: $G_{t+1} = G_t \cup \{m_{t+1}\}$, ambapo kila ujumbe mpya m hurudia ujumbe kadhaa uliotangulia.

4.2 Utekelezaji wa Msimbo

class DAGConsensus:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.dag = DirectedAcyclicGraph()
        self.tips = set()
    
    def create_message(self, data, references):
        message = {
            'id': generate_uuid(),
            'data': data,
            'references': references,
            'timestamp': time.time(),
            'creator': self.node_id
        }
        self.dag.add_vertex(message['id'], message)
        for ref in references:
            self.dag.add_edge(ref, message['id'])
        return message
    
    def validate_consensus(self, threshold=0.67):
        tips_count = len(self.tips)
        approved_messages = self.calculate_approval()
        return approved_messages / tips_count >= threshold

5. Experimental Results

Experimental evaluation demonstrates significant improvements: compared to traditional flooding protocols, message loss is reduced by 45%; consensus convergence speed increases by 60% under high mobility conditions; tolerance to Byzantine attacks reaches 85%. Even with a 30% packet loss rate, the DAG-based method maintains 92% consensus accuracy.

6. Future Applications

Mfumo wa makubaliano unaotegemea DAG una matumizi mengi katika miundombinu ya miji smart, IoT ya viwanda, uratibu wa makundi ya drones, na mifumo ya kifedha isiyo ya kati. Maeneo ya utafiti ya baadaye yanajumuisha ujumuishaji wa usimbuaji fiche wenye kustahimili quantum, ushirikiano wa mitandao tofauti ya blockchain, na vigezo vya makubaliano vinavyobadilika kulingana na hali ya mtandao.

7. Marejeo

1. Wu, H., et al. "When Distributed Consensus Meets Wireless Interconnected Autonomous Systems." Journal of LaTeX Class Files, 2020.
2. Lamport, L. "The Part-Time Parliament." ACM Transactions on Computer Systems, 1998.
3. Leiserson, C.E., et al. "There's plenty of room at the Top: What will drive computer performance after Moore's law?" Science, 2020.
4. Nakamoto, S. "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System." 2008.
5. Buterin, V. "A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform." Ethereum White Paper, 2014.

8. Uchambuzi wa Wataalam

Kusema ukweli Utafiti huu umepata mafanikio makubwa katika kufanya makubaliano ya Byzantium yafae kwa mifumo isiyo na waya ya ulimwengu halisi, lakini umepunguza sana hesabu ya uthibitisho wa DAG katika vifaa vya makali vilivyo na rasilimali ndogo.

Mnyororo wa mantiki Mwandishi alitambua kikamilifu kushindwa kwa makubaliano ya jadi katika mazingira yasiyo na uhakika ya redio → akapendekeza muundo wa DAG kushughulikia upotezaji wa ujumbe → akatekeleza upangaji wa pande mbili kukabiliana na matumizi tofauti → wakati huo huo akafikia uthabiti wa blockchain na SMR. Hata hivyo, mnyororo ulivunjika kwenye uwezo wa kupanuka: kadiri idadi ya nodi iliongezeka, ugumu wa DAG uliongezeka kwa kasi, ukileta kikwazo cha uthibitishaji, ambacho kinaweza kudhoofu uwezo wa kufanya maamuzi ya haraka katika matumizi muhimu ya usalama kama vile magari yanayojiendesha yenyewe.

Mambo mazuri na mabaya: Ufahamu bora ni kurekebisha DAG kutoka kwa blockchain (kama vile Tangle ya IOTA) kwa makubaliano ya jumla ya CAS – hii hakika ni ya uvumbuzi. Mkakati wa upangaji wa pande mbili unatatua kwa ustadi tatizo la mpangilio wa sehemu na ule kamili. Hata hivyo, udhaifu dhahiri wa karatasi ni kufanya vipimo vya utaftaji na itifaki zilizopita badala ya njia mbadala za kisasa (kama vile HoneyBadgerBFT au makubaliano ya Algorand). Kwa kuzingatia uwezekano unaojulikana wa mifumo ya msingi ya DAG kwa shambulio la mnyororo wa vimelea (kama ilivyoripotiwa katika udhaifu wa IOTA wa 2019-2020), madai ya kiwango cha 85% cha uvumilivu wa makosa yanaonekana kuwa ya matumaini kupita kiasi.

Changamoto za hatua: Wazalishaji wa magari na vitu vilivyounganishwa kwenye mtandao wanapaswa kuanzisha utafiti wa mbinu hii kwa matumizi yasiyo ya usalama muhimu kama msafara wa magari au maegesho yenye akili. Hata hivyo, kwa maamuzi ya kuendesha yenyewe, wanapaswa kusubiri toleo la 2.0 litakalokabiliana na changamoto za utata wa hesabu. Timu za utafiti zinalazimika kulenga mbinu mseto zinazounganisha muundo huu wa DAG na kazi za nasibu zinazothibitishwa (kama zilivyotumika katika Algorand) ili kupunguza usugu dhidi ya mashambulio ya pamoja. Wakati ni mwafaka—kadiri utekelezaji wa 5G-V2X unavyoongezeka kasi, ikiwa tatizo la uwezo wa kukua litatatuliwa kwa miezi 18-24, teknolojia hii inaweza kuwa msingi wa mitandao ya kizamani ijayo kwenye magari.

Mbinu ya karatasi inaendana na mwelekeo pana wa tasnia unaoelekea kwenye utaratibu wa makubaliano usio na muda mmoja, kama unavyoonekana katika utekelezaji wa blockchain ya Diem ya Facebook na hifadhidata ya daftari ya quantum ya Amazon. Hata hivyo, tofauti na utekelezaji huu uliokusanywa, waandishi wanashughulikia changamoto gumu zaidi ya mazingira ya redio yasiyo ya kati kabisa. Ikilinganishwa na kazi ya hivi karibuni ya Google katika ujifunzaji wa shirikishi kwa mifumo inayojitawala, makubaliano haya yanayotegemea DAG hutoa dhamana dhabiti zaidi za uthabiti, lakini kwa gharama ya mzigo mkubwa wa mawasiliano—usahihi huu unahitaji tathmini makini kulingana na mahitaji maalum ya matumizi.