Quorum-based location service is in

Quorum-based location service is introduced in [10]. Each node distributes its current position along a ‘‘column’’ in the network. When a node wants to discover the location of another node, it searches along a ‘‘row’’ in the network. This row intersects the columns of all of the other nodes, thus ensuring discovery. The weakness of this protocol is that location update and search has to cross the entire network, and network boundary has to be included to guarantee intersection. In addition, if all the nodes are collinear along a column, every node has to store every other’s location, thus suffering from large storage load. Summarizing, all of these algorithms (but GCLP [8]) have some (if not all), of the following weaknesses: requirement for foreknowledge of the network, frequent global computation, inconstant per-node storage load, communication bottleneck spots, and non locality-aware service lookup. On the contrary, the algorithm iMesh used in this paper has none of these drawbacks. However, iMesh does not guarantee service discovery in all scenarios, especially for sparse networks or in the presence of holes in the network. It uses only greedy routing which may end up in a local maximum.

結果 (中文) 1:

[10]中引入的法定基于位置服务。每个节点分发它的当前位置沿网络中的一个“列”。当一个节点想要发现另一个节点的位置，它搜索沿网络中的“一个”行。此行相交的列的所有其他节点，从而确保发现。本协议的弱点是位置更新和搜索跨越整个网络，和网络边界，以保证路口被列入。此外，如果所有的节点是沿着列的共线，每一个节点具有存储所有其他的位置，从而遭受大存储负载。总结，所有这些算法（但GCLP [8]）有一些（如果不是全部），以下缺点：要求预知的网络，频繁的全局计算，见异思迁的每个节点上的存储负载，通信瓶颈点，和非感知的位置服务查找。与此相反，本文中所用的算法imesh有没有这些缺点。然而，imesh不保证在所有情况下的服务发现，特别是于稀疏网络，或在网络中存在的孔中。它仅使用贪婪路由，最终可能会在本地最大。

結果 (中文) 2:

法定人数的基于位置服务是[ 10 ]介绍。每个节点分配其当前位置沿的'column”在网络。当一个节点要发现另一个节点的位置，它搜索沿着“'row”在网络。这列相交的所有其他节点的柱，从而保证发现。这个协议的缺点是，位置更新和搜索已经跨越整个网络，以及网络边界已被列入保障交叉口。此外，如果所有的节点共线沿列，每个节点存储每一个其他的位置，从而蒙受很大的存储负载。总结，所有这些算法（但壁虎[ 8 ]）有一些（如果不是全部的话），下列缺点：对网络预知要求，频繁的全球计算，每个节点的负载不存储，通信瓶颈点，和非本地感知服务查找。相反，本文中使用的算法iMesh有没有这些缺点。然而，iMesh不能保证在所有情况下的服务发现，特别是对于稀疏的网络或在网络中的孔的存在。它只使用贪婪路由，最终可能在一个局部最大值。

結果 (中文) 3:

[10] 中引入了基于仲裁的位置服务。每个节点分布在网络中沿 '列 ' 其当前的位置。当一个节点想要发现的另一个节点的位置时，它将搜索沿 '行 ' 网络中。这行相交的所有其他节点，从而确保发现中的列。本议定书的弱点是该位置更新和搜索必须要穿越整个网络，和网络边界具有要包括保证交集。此外，如果所有的节点都共线沿某一列，每个节点都有来存储每个其他位置，因此患有大型存储负载。总结，所有这些算法 （但 GCLP [8]） 有一些 （如果不是全部），以下的弱点： 网络、 频繁的全球计算、 无常的每个节点存储负载、 通信瓶颈点和非局部性意识的服务查找的预备知识的要求。相反，本文中使用的算法 iMesh 完全没有这些缺点。IMesh 然而，并不保证在所有情况下，服务发现尤其是对于稀疏网络或驻留在网络中的孔。它使用只贪婪的路由，最终在当地最大可能。