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摘要
针对通信丢包导致的多机分布式任务分配方法收敛速度慢、通信负载高等问题，提出信息重传与丢包补偿的分布式任务分配方法。设计机间信息重传机制，各机依据通信状态调整任务信息重传次数，有效降低数据丢包概率。给出考虑信息重传下分配算法收敛迭代规律，证明了重传机制对分配算法收敛的增速效果。为进一步降低通信冗余，提出丢包估计分布式任务分配(LE-DTA)算法，利用估计信息补偿丢包数据参与分布式任务分配过程，降低了机间通信传输需求，并证明了LE-DTA算法的收敛性。仿真对比结果表明：信息重传机制改进的一致性束算法(CBBA)能够有效提升算法收敛速度，但机间通信负载较高；LE-DTA算法在高丢包率、低网络拓扑连通度场景下具有明显的性能优势。
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