Abstract A distributed algorithm A solves the Point Convergence task if an arbitrarily large collection of entities, starting in an arbitrary configuration, move under the control of A to eventually form and thereafter maintain configurations in which the separationbetweenallentitiesisarbitrarilysmall.Thisfundamentaltaskinthestandard O BLOT modelofautonomousmobile entities has been previously studied in a variety of设置,包括完整的可见性,确切的测量(包括距离和角度)以及实体的同步激活。我们的研究涉及最小的假设,在这些假设下,可以保证以这种方式融合的实体,具有有限和未知的可见度范围,可见度范围有限且不明显不精确。我们提出了一种在这些约束下运行的算法,该算法解决点收敛,对于在两个或三维空间中移动的实体,并具有任何有限程度的异步。我们还证明,在类似的逼真的约束下,但无限的异步,通常不可能在平面中的点收敛,这是基于自然假设,即算法在初始配置中维持存在的实体之间维持(可见的)连接性。我们称这种变体称为凝聚力融合,可以区分自主移动实体控制的有限和无限异步的力量,解决了一个长期存在的问题,一个长期存在的问题是否同步安排的实体是否比异步计划更强大。
主要关键词