Raftは分散システムの基礎的な合意プロトコルであり、マシンクラスター間の状態マシンの複製とデータの一貫性を保証することを目的としています。しかし、従来のRaftは、大規模展開において特に顕著な性能ボトルネックに直面しており、選出効率が低く、合意遅延が高いという課題があります。これらの課題に対処するために、高効率かつ低遅延を実現することを目的としたMH-Raftと呼ばれる強化型の合意変種が提案されました。ネットワークの調整を最適化するために、階層的なノード管理および選挙フレームワークが提案されました。具体的には、分解に基づく多目的進化アルゴリズム（MOEA/D）を用いたリーダー選挙手法を策定しました。この方法は多次元のノード属性を評価し、選挙遅延を最小化します。提案した階層構造をさらに完成させるために、最適な仲介ノード選択のための厳密な密度定義を設計し、これをネットワークを適応的に分割し仲介ノードとフォロワーノード間のマッピングを最適化できるハイブリッドクラスタリングアルゴリズムに統合しました。包括的な実験の定量的評価により、MH-Raftは従来のRaft実装と比較して全体の選挙遅延を大幅に削減し、合意遅延を14.87％～34.45％削減し、平均スループットを30.43％向上させることが示されました。

合意アルゴリズム;ブロックチェーン;多目的進化アルゴリズム;分散システム