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Enregistrement W3112004248 · doi:10.1002/cpe.6124

An efficient shortest path routing on the hypercube with blocking/faulty nodes

2020· article· en· W3112004248 sur OpenAlexaff
Mehrdad Arabpour Niasari, Ke Qiu

Notice bibliographique

RevueConcurrency and Computation Practice and Experience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypercubeShortest path problemK shortest path routingConstrained Shortest Path FirstComputer scienceNode (physics)Path (computing)Routing (electronic design automation)Shortest Path Faster AlgorithmBlocking (statistics)Yen's algorithmEqual-cost multi-path routingFault toleranceLongest path problemFloyd–Warshall algorithmAlgorithmMathematicsMathematical optimizationLink-state routing protocolTheoretical computer scienceDistributed computingParallel computingDijkstra's algorithmComputer networkRouting protocolGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We investigate fault‐tolerant shortest path problem in the hypercube between two nodes where some nodes are faulty (or blocked) and thus cannot be used in routing. Previously, several similar problems were studied where proposed algorithms are distributed and local‐information‐based, that is, each node in the network knows only its neighbor's status (faulty or not) and they also look for optimal or near‐optimal paths. There have been studies that established some sufficient conditions for these paths to exist. Since these conditions are only sufficient, there could be shortest paths that will be missed by these conditions. We study the problem under the assumption that for two given nodes, a source node s , a target node t , only s requires to have a global information of the network in order to find a shortest path to t , should it exist. A shortest path is defined as the Hamming distance between s and t . This problem can be solved by trivial algorithms. The first is to try all possible paths. In an n ‐dimensional hypercube with 2 n vertices, this method would cost at least n! time. Another method is to perform a standard shortest path finding algorithm, which would require at least 2 n time. A routing algorithm has been previously developed which is efficient in certain situations. However, in the worst case, its running time could be exponential in the hypercube dimension. We propose an efficient algorithm with running time of O ( n 3 m 2 ) , polynomial in n , the hypercube dimension, and m , number of blocking nodes. We gain our efficiency by reducing the routing problem to a permutation problem which can be solved using inclusion‐exclusion principle. We finally use dynamic programming technique to optimally count the terms. With the proposed algorithm, not only can we find a shortest path, if such a path does exist, but we can also count all possible shortest paths.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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