Selbststabilisierung ist eine Technik, die einem verteilten System die Toleranz beliebiger transienter Fehler ermöglicht. Ein Verfahren ist selbststabilisierend, wenn es aus sich heraus, also ohne äußeres Zutun, nach transienten Fehlern selbsttätig in einen korrekten Zustand zurückkehrt und dann in einem solchen verbleibt.

In der Entwicklung selbststabilisierender Algorithmen steht das Ziel im Vordergrund, die Zeitspanne von einem beliebigen Startzustand bis zur Erlangung eines korrekten Systemzustandes zu minimieren. Dabei wird in Kauf genommen, dass während der Übergangsphase ein beträchtlicher Teil des Netzes seinen Dienst nicht erbringen kann. Zur optimalen Ressourcenausnutzung wird neben der Minimierung des Zeitaufwands bis zur Stabilisierung eines Verfahrens zudem ein möglichst geringer Speicherbedarf angestrebt.

Die Abschätzung der Komplexität selbststabilisierender Algorithmen ist im Allgemeinen nicht trivial. Für viele Verfahren existieren daher nur obere Schranken, die weit von den schlimmsten bekannten Beispielen entfernt sind. Die Analyse von existierenden Algorithmen, um diese Lücken zu schließen, ist neben der Entwicklung eigener Verfahren ein zweiter Schwerpunkt dieses Projekts.

Selbststabilisierung ist eine Technik, die einem verteilten System die Toleranz beliebiger transienter Fehler ermöglicht. Ein Verfahren ist selbststabilisierend, wenn es aus sich heraus, also ohne äußeres Zutun, nach transienten Fehlern selbsttätig in einen korrekten Zustand zurückkehrt und dann in einem solchen verbleibt.

In der Entwicklung selbststabilisierender Algorithmen steht das Ziel im Vordergrund, die Zeitspanne von einem beliebigen Startzustand bis zur Erlangung eines korrekten Systemzustandes zu minimieren. Dabei wird in Kauf genommen, dass während der Übergangsphase ein beträchtlicher Teil des Netzes seinen Dienst nicht erbringen kann. Zur optimalen Ressourcenausnutzung wird neben der Minimierung des Zeitaufwands bis zur Stabilisierung eines Verfahrens zudem ein möglichst geringer Speicherbedarf angestrebt.

Die Abschätzung der Komplexität selbststabilisierender Algorithmen ist im Allgemeinen nicht trivial. Für viele Verfahren existieren daher nur obere Schranken, die weit von den schlimmsten bekannten Beispielen entfernt sind. Die Analyse von existierenden Algorithmen, um diese Lücken zu schließen, ist neben der Entwicklung eigener Verfahren ein zweiter Schwerpunkt dieses Projekts.