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Enregistrement W2345197515 · doi:10.1142/s1793830916500427

Survivability of bouncing robots

2016· article· en· W2345197515 sur OpenAlexaff
Jurek Czyzowicz, Stefan Dobrev, Evangelos Kranakis, Eduardo Pacheco

Notice bibliographique

RevueDiscrete Mathematics Algorithms and Applications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotSurvivabilitySwarm behaviourPosition (finance)TrajectorySwarm roboticsMobile robotComputer scienceRoboticsControl theory (sociology)Artificial intelligencePhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bouncing robots are mobile agents with limited sensing capabilities adjusting their movements upon collisions either with other robots or obstacles in the environment. They behave like elastic particles sliding on a cycle or a segment. When two of them collide, they instantaneously update their velocities according to the laws of classical mechanics for elastic collisions. They have no control on their movements which are determined only by their masses, velocities, and upcoming sequence of collisions. We suppose that a robot arriving for the second time to its initial position dies instantaneously. We study the survivability of collections of swarms of bouncing robots. More exactly, we are looking for subsets of swarms such that after some initial bounces which may result in some robots dying, the surviving subset of the swarm continues its bouncing movement, with no robot reaching its initial position. For the case of robots of equal masses and speeds we prove that all robots bouncing in the segment must always die while there are configurations of robots on the cycle with surviving subsets. We show the smallest such configuration containing four robots with two survivors. We show that any collection of less than four robots must always die. On the other hand, we show that [Formula: see text] robots always die where [Formula: see text] (and [Formula: see text]) is the number of robots starting their movements in clockwise (respectively, counterclockwise) direction in swarm [Formula: see text]. When robots bouncing on a cycle or a segment have arbitrary masses we show that at least one robot must always die. Further, we show that in either environment it is possible to construct swarms with [Formula: see text] survivors. We prove, however, that the survivors in the segment must remain static indefinitely while in the case of the cycle it is possible to have surviving collections with strictly positive kinetic energy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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