Brooks–Iyengar algorithm
ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಥವಾ ಫ್ಯೂಸೆಸಿಪಿಎ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಥವಾ ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ದೋಷಪೂರಿತ ಸಂವೇದಕಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪನಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಎರಡನ್ನೂ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದಕ ಜಾಲವು ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಇತರ ನೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ನಿಖರತೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಇಡೀ ಜಾಲಕ್ಕೆ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂವೇದಕಗಳ ಕೆಲವು ದತ್ತಾಂಶವು ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸಂವೇದಕ ಜಾಲವು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣುವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿಧಾನವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು 2016ರಲ್ಲಿ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ಧದ ದತ್ತಾಂಶದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ವಿತರಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬೈಜಾಂಟೈನ್ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನ ಮತ್ತು ಬೈಜಾಂಟೈನ್ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮೂಲ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಿತು. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಇದು ಡೊಲೆವ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮಹಾನಿ ಮತ್ತು ಷ್ನೇಯ್ಡರ್ನ ವೇಗದ ಒಮ್ಮುಖ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಎಫ್ಸಿಎ) ನೊಂದಿಗೆ ಅಂದಾಜು ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎನ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು (ಪಿಇ) ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಟಿ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಇದು ಅಂತರ್ಗತ ದೋಷಪೂರಿತತೆ ಅಥವಾ ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಇದು ಅಜ್ಞಾತವಾಗಿರಬಹುದು), ಅಥವಾ ಅಪ್ರಿಯೋರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒ (ಎನ್ಎಲ್ಓಎನ್) ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಎನ್ ಎಂಬುದು ಪಿಇಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಕ್ರುಸೇಡರ್ನ ಕನ್ವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಸಿಸಿಎ) ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅಗತ್ಯವೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿತರಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಹೈ-ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿತರಿಸಿದ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಂಶದಲ್ಲಿ (ಪಿಇ) ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಇ ತಮ್ಮ ಅಳತೆಯ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಪಿಇಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. "ಸಂಯೋಜಿತ" ಮಾಪನವು ಕಂಡುಬರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮಧ್ಯಬಿಂದುಗಳ ತೂಕದ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿದೆ. ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ದೃಢವಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಇ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಃ ಇನ್ಪುಟ್ಃ ಪಿಇ ಕೆ ಯಿಂದ ಪಿಇಐಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಮಾಪನವು ಮುಚ್ಚಿದ ಮಧ್ಯಂತರವಾಗಿದೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ಃ ಪಿಇಐನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಅಂದಾಜು ಪಿಇಐ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಇಗಳಿಂದ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಛೇದಿಸುವ ಅಳತೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅಳತೆಗಳ ಒಕ್ಕೂಟವನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ, ಇದನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರದ ತೂಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ತೂಕವಿರುವ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ದೋಷಯುಕ್ತ ಪಿಇಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಲ್ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು ಉಳಿದಿದ್ದರೆ, ಉಳಿದ ಮಧ್ಯಂತರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸೂಚಿಸೋಣ. ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ಇದು ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತೂಕವಾಗಿದೆ. ನಾವೂ ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. PE i ಯ ಬಿಂದುವಿನ ಅಂದಾಜನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರದ ಅಂದಾಜು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆಃ 5 PE ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಇದರಲ್ಲಿ PE 5 () ಇತರ PE ಗಳಿಗೆ ತಪ್ಪು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅವೆಲ್ಲವೂ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮುಂದಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿವೆ. ನಾವು ಈ ಮಧ್ಯಂತರಗಳ ತೂಕದ ಪ್ರದೇಶದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು (ಡಬ್ಲ್ಯುಆರ್ಡಿ) ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಪ್ರಕಾರ ಪಿಇ 1 ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದುಃ ಇದು ಕನಿಷ್ಠ 4 (= = 5−1) ಅಳತೆಗಳು ಛೇದಿಸುವ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ನಾವು 5 ಪಿಇಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದುಃ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು 1982 ಬೈಜಾಂಟೈನ್ ಸಮಸ್ಯೆಃ ಇಬ್ಬರು ಜನರಲ್ಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿ ಬೈಜಾಂಟೈನ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬೈನರಿ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು. 1983 ಅಂದಾಜು ಒಮ್ಮತ-ಈ ವಿಧಾನವು ಸ್ಕೇಲಾರ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಹಿಷ್ಣು ದೋಷಪೂರಿತ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. 1985 ನಿಖರವಾದ ಒಮ್ಮತ-ಈ ವಿಧಾನವು ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. 1996 ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಃ ಈ ವಿಧಾನವು ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. 2013 ಬೈಜಾಂಟೈನ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಒಮ್ಮತ-ಈ ವಿಧಾನವು ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. 2013 ಬಹುಆಯಾಮದ ಒಪ್ಪಂದಃ ಈ ವಿಧಾನವು ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಂತರದ ಅಳತೆಯು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಮಧ್ಯಂತರ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ನಾವು ಅಂದಾಜು ಒಮ್ಮತವನ್ನು (ಸ್ಕೇಲಾರ್-ಆಧಾರಿತ), ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಮಧ್ಯಂತರ-ಆಧಾರಿತ) ಮತ್ತು ಬೈಜಾಂಟೈನ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಒಮ್ಮತವನ್ನು (ವೆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ) ಬಳಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಾಗದವು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿತು. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ಮೂಲ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮೈಲಿಗಲ್ಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ಪುನರುಕ್ತಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣು ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ಯಾವುದೇ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. 1996 ರಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮಿನಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಆರ್ಟಿ-ಲಿನಕ್ಸ್ನ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 2000 ರಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ DARPA ಸೆನ್ಸಿಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗೆ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿತ್ತು. ಅನೇಕ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್, ಭೂಕಂಪನ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವಾಚನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಬಿಬಿಎನ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್, ಬಿಎಇ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್, ಪೆನ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಲ್ಯಾಬ್ (ಎಆರ್ಎಲ್), ಮತ್ತು ಯುಎಸ್ಸಿ/ಐಎಸ್ಐಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಂವೇದಕ ಫೀಡ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಯುಕೆ ರಕ್ಷಣಾ ತಯಾರಕರಾದ ಥೇಲ್ಸ್ ಗ್ರೂಪ್ ತನ್ನ ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. ರೇಥಿಯೋನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲದಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂವೇದಕ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಹೂಡಿಕೆಯಿಂದ ವಿನಾಯಿತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಯು. ಎಸ್. ನೌಕಾಪಡೆಯು ತನ್ನ ಕಡಲ ಡೊಮೇನ್ ಜಾಗೃತಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ಕಾನ್ಸಿನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಪರ್ಡ್ಯೂ, ಜಾರ್ಜಿಯಾ ಟೆಕ್, ಕ್ಲೆಮ್ಸನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಮೇರಿಲ್ಯಾಂಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮುಂತಾದ ಬೋಧನಾ ತರಗತಿಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂವೇದಕ ಜಾಲದ ಪ್ರದೇಶದ ಜೊತೆಗೆ, ಸಮಯ-ಪ್ರಚೋದಿತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಸೈಬರ್-ಭೌತಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಸಮ್ಮಿಳನ, ರೋಬೋಟ್ ಒಮ್ಮುಖ, ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್/ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮುಂತಾದ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸಹ ಬ್ರೂಕ್ಸ್-ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ದೋಷಯುಕ್ತ ಪಿಇಗಳು ಸಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ <ಎನ್/3 ಗರಿಷ್ಠ ದೋಷಯುಕ್ತ ಪಿಇಗಳು <2ಎನ್/3 ಸಂಕೀರ್ಣತೆ = ಒ (ಎನ್ ಲಾಗ್ ಎನ್) ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ನ ಕ್ರಮ = ಒ (ಎನ್) ಕನ್ವರ್ಜೆನ್ಸ್ = 2ಟಿ/ಎನ್ ನಿಖರತೆ = ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಇಟರೇಟ್ಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ = ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ನಿಖರತೆ = ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ನಿಖರತೆ ಇಲ್ಲ = ಇಲ್ಲ ವಿತರಿಸಿದ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲ ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ ಒಮ್ಮತ (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ) ಚಂದ್ರ-ಟೂಯಿಗ್ ಒಮ್ಮತದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ಯಾಕ್ಸೋಸ್ ಒಮ್ಮತದ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ರಾಫ್ಟ್ ಒಮ್ಮತದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾರ್ಜುಲೋನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇಂಟರ್ಸೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎರಡು ಜನರಲ್ಗಳ ಸಮಸ್ಯೆ ಪ್ರಶಸ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಬ್ರೂಕ್ಸ್ ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಆವಿಷ್ಕಾರಕರು ಡಾ ಬ್ರೂಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಸ್ ಡಾ ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಈ ಕೆಲಸವು ಯು. ಎಸ್. ಸರ್ಕಾರದ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿದೆ. ಡಾ. ಎಸ್. ಎಸ್. ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅವರು ಪ್ರೊ. ಸ್ಟೀವ್ ಯೌ ಅವರಿಂದ, ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಡಾ. ಎಸ್. ಎಸ್. ಅಯ್ಯಂಗಾರ್ ಅವರಿಂದ ತಮ್ಮ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡಾ. ಬ್ರೂಕ್ಸ್ ರಿಫರೆನ್ಸಸ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಾಬ್ಲಮ್ಸ್ ಫಾಲ್ಟ್ ಟಾಲರೆನ್ಸ್ ಥಿಯರಿ ಆಫ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದರು.