MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W12290988

The Mutual Visibility Problem for Oblivious Robots

2014· article· en· W12290988 sur OpenAlexaff
Giuseppe Antonio Di Luna, Paola Flocchini, Federico Poloni, Nicola Santoro, Giovanni Viglietta

Notice bibliographique

RevueCINECA IRIS Institutial research information system (University of Pisa) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessRobotVisibilityComputabilityComputer scienceSet (abstract data type)Euclidean geometryPlane (geometry)AlgorithmTheoretical computer scienceArtificial intelligenceMathematicsGeometry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider a finite set of identical entities, called robots, which can move freely in the Euclidean plane. Let p(t) denote the location of robot p at time t; a robot p can see robot q at time t if at that time no other robot lies in the line segment p(t)q(t). We consider the basic problem called Mutual Visibility: starting from arbitrary distinct locations, within finite time the robots must reach, without collisions, a configuration where they all see each other. This problem must be solved by each entity autonomously executing the same algorithm. We study this problem in the standard model of semi-synchronous oblivious robots. The extensive literature on computability in such a model has never considered this problem because it has always assumed that three collinear robots are mutually visible. In this paper we remove this assumption, and present an algorithm that solves Mutual Visibility. To prove its correctness, we solve a seemingly unrelated problem, Communicating Vessels, which is interesting in its own right. As a byproduct of our solution, we also solve a classical problem for oblivious robots, Near-Gathering, even if one robot is faulty and unable to move.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCINECA IRIS Institutial research information system (University of Pisa)Même sujetOptimization and Search ProblemsTravaux en français237 207