Patata bollente: un messaggio viene smistato (se non è arrivato) attraverso la coda di uscita più scarica del nodo. Non si può predire il numero di passi per arrivare a destinazione e dipende dal traffico.

Nel caso si conosca la topologia, si possono sovrapporre anche informazioni di direzione (ad es. mesh). Si noti che un algoritmo isolato adattativo trova il ricevente anche se questo si muove!

Flooding: un messaggio viene smistato (se non è arrivato) attraverso tutte le code di uscita del nodo (direzione). Uso di contatori per limitare i passi di un messaggio e uso di identificatori per evitare generazione senza fine.

Backward Learning: ogni messaggio porta l'indicazione del mittente e, quindi, consente di conoscere la distanza del mittente stesso ad ogni passaggio. I nodi intermedi possono stimare la distanze. Nella fase di apprendimento l'algoritmo deve lavorare in base ad una politica, da cui dipendono le stime successive .

Random: ogni messaggio viene smistato, se non a destinazione, usando una coda di uscita scelta a caso, a parte quella di arrivo.

Teorema per MP-RAM: l’algoritmo ottimale al limite in un sistema dinamico con un numero molto elevato di nodi è una combinazione del random; si determina un nodo random R (diverso da M e D) e si manda il messaggio con cammino in modo random da M ad R e da R a D.

Naturalmente, in un caso dinamico in cui il ricevente si sposta, qualunque algoritmo può fallire il proprio obiettivo