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Enregistrement W2952911535 · doi:10.48550/arxiv.1407.1428

Fast Rendezvous with Advice

2014· preprint· en· W2952911535 sur OpenAlexaff
Avery Miller, Andrzej Pelc

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRendezvousAdvice (programming)PsychologyComputer scienceEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two mobile agents, starting from different nodes of an $n$-node network at possibly different times, have to meet at the same node. This problem is known as rendezvous. Agents move in synchronous rounds using a deterministic algorithm. In each round, an agent decides to either remain idle or to move to one of the adjacent nodes. Each agent has a distinct integer label from the set $\{1,...,L\}$, which it can use in the execution of the algorithm, but it does not know the label of the other agent. If $D$ is the distance between the initial positions of the agents, then $Ω(D)$ is an obvious lower bound on the time of rendezvous. However, if each agent has no initial knowledge other than its label, time $O(D)$ is usually impossible to achieve. We study the minimum amount of information that has to be available a priori to the agents to achieve rendezvous in optimal time $Θ(D)$. This information is provided to the agents at the start by an oracle knowing the entire instance of the problem, i.e., the network, the starting positions of the agents, their wake-up rounds, and both of their labels. The oracle helps the agents by providing them with the same binary string called advice, which can be used by the agents during their navigation. The length of this string is called the size of advice. Our goal is to find the smallest size of advice which enables the agents to meet in time $Θ(D)$. We show that this optimal size of advice is $Θ(D\log(n/D)+\log\log L)$. The upper bound is proved by constructing an advice string of this size, and providing a natural rendezvous algorithm using this advice that works in time $Θ(D)$ for all networks. The matching lower bound, which is the main contribution of this paper, is proved by exhibiting classes of networks for which it is impossible to achieve rendezvous in time $Θ(D)$ with smaller advice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,129 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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