KMB Heuristic)
Ví dụ đầu tiên về thuật toán phân tán được áp dụng cho các vấn đề định tuyến đa đích (multicast), chúng tôi đã thảo luận về một phiên bản được sửa đổi của Chen về heuristic KMB [15]. Trong phiên bản chỉnh sửa này, mục tiêu là để đưa ra một phương pháp phân tán cho vấn đề cây Steiner. Nếu chúng ta xem xét nút nguồn và nút đích cũng như các nút cần thiết, sau đó chúng ta có thể áp dụng một thuật toán cho vấn đề định tuyến multicast.
KMB heuristic thực hiện tính toán bằng cách sử dụng thuật toán cây bao trùm tối thiểu. Kết quả cây bao trùm tối thiểu được sử dụng để xác định các tuyến đường (routes) và có thể trở thành một phần của các giải pháp cho cây Steiner
Tìm một cây bao trùm tối thiểu theo hình thức phân tán là vấn đề được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Gallager đã đưa ra một chiến lược đơn giản để tính toán phân tán MST[22].
Các thuật toán của Gallager[22] hoạt động như sau: khởi đầu từ các nút cá nhân, sau đó được mở rộng từng nhóm nút với các yếu tố khác từ các nút
lân cận. Mỗi nhóm riêng biệt được gọi là một mảnh ,và trong mỗi lần lặp một nhóm cố gắng mở rộng thành phần của mình bằng cách kết nối thêm một nút lân cận thông qua một liên kết hiệu quả nhất (với chi phí thấp nhất). Một tập hợp các thông điệp sau đó được xác định, vì vậy mà số tin nhắn có thể được sử dụng để phát hiện nếu một chu kỳ đang được hình thành.
Với sự trợ giúp của các kết quả phân tán cho mô tả MST ở trên, thuật toán mà Chen đề xuất, cho rằng thông điệp bổ sung có thể được sử dụng để tính toán cây Steiner từ MST.
Để sử dụng các thuật toán như vậy để giải quyết vấn đề định tuyến đa đích. Chúng ta kiểm tra nhiều hơn cho những hạn chế xuất hiện trên mạng đa đích, chẳng hạn như về độ trễ. Một thuật toán như vậy xét xem nếu giải pháp đó khả thi đối cho độ trễ, và trong trường hợp không thuận lợi, nó sẽ điều chỉnh để đảm bảo chất lượng theo yêu cầu của dịch vụ (ví dụ, việc tìm kiếm một đường ngắn nhất được phân tán bằng cách sử dụng thông tin độ trễ).