Decontamination of chordal rings and tori
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we consider the problem of decontami-nating a network, i.e., protecting it from unwanted and dangerous intrusions. Initially all nodes are contam-inated and a team of agents is deployed to clean the entire network. When an agent transits on a node, it can clean it, when the node is left unguarded, however, it will be recontaminated as soon as at least one of its neighbour is contaminated. We study the problem in asynchronous chordal ring networks with n nodes and chord lengths d1 = 1, d2,..., dk, and in tori. We consider two variations of the model: one where an agent has only local knowledge, the other in which it has “visibility”, i.e., it can “see ” the state of its neigh-bouring nodes. We first show that, when the largest chord dk is not too large (dk ≤ √n), the number of agents necessary to perform the task in chordal rings does not depend on the size of the network but only on the length of the longest chord. We also show a lower bound on the number of agents for the torus topology. We then pro-pose tight strategies for decontamination. We analyse the number of moves and the time complexity of the decontamination algorithms showing that the visibil-ity assumption allows us to decrease substantially both complexity measures. Another advantage of the “vis-ibility model ” is that agents move independently and autonomously without requiring any coordination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».