Notice bibliographique
Résumé
We introduce and study various patrolling algorithms using mobile robots.A team of k mobile robots (patrolmen), is deployed on a weighted graph G, in which edge weights represent distances.The robots perpetually move along the domain not exceeding their maximal speed.The robots need to patrol the graph by regularly visiting all points of the domain.The goal of the patrolling problem is to find the perpetual movement of the robots minimizing idle time, which is the maximal time when a point of the graph remains unseen by any robot.In this thesis, we investigate various versions of patrolling problems, in each case attempting to optimize the idle time.In the first scenario, we consider a case where at most f of k robots may be faulty (unreliable), i.e., they do not report their monitoring activities.We design an optimal algorithm for the open curves (segments), and then use these results to study the case of general graphs.We also propose an optimal patrolling strategy for Eulerian graphs.Afterward, we show that computing idle time for three robots, at most one of which is faulty, is NP-hard for some general graphs.Next, we study the patrolling problem by reliable robots, but equipped with distinct visibility ranges, i.e., every robot i has a range of visibility r i representing the distance from its current position, at which the robot can see in each direction.We give the optimal patrolling algorithms for the case of close curves (cycles) and open curves (segments), when all robots have the same maximal speed and different visibility ranges.We also briefly discuss the case where robots have distinct speeds and visibility ranges to show that patrolling by robots equipped with visibility is entirely different than the case of robots with zero visibility.Moreover, we show that patrolling general graphs by robots with the same speed and distinct visibility ranges is NP-hard.Finally, we consider patrolling trees by a team of mobile robots with the same speed and zero visibility.We theoretically show the optimality of an off-line centralized algorithm for trees patrolling.Then, we use these results to experimentally show the efficiency of an on-line distributed algorithm (known as rotor-router) for trees patrolling.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».