深度分析 去中心化排序共識:Gossip 演算法實作 Borda、Copeland 與局部 Kemenization 本文在無中央伺服器的通訊網路上,採用 gossip 隨機點對點平均估算 Borda 與 Copeland 分數,並以局部排序與 Kemenization 做後處理。方法給出收斂速率界,實驗顯示演算法收斂快速且對受汙染排名具相對韌性,適用於 P2P 與物聯網場景。