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Enregistrement W3150519068 · doi:10.1109/ipdps.2006.1639543

Optimal map construction of an unknown torus

2006· article· en· W3150519068 sur OpenAlexaff
Hanane Becha, Paola Flocchini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorusSecurity tokenNode (physics)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceMathematicsMulti-agent systemAlgorithmCombinatoricsTopology (electrical circuits)Discrete mathematicsArtificial intelligenceGeometryComputer networkPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we consider the map construction problem in the case of an anonymous, unoriented torus of unknown size. An agent that can move from node to neighbouring node in the torus is initially placed in an arbitrary node and has to construct an edge-labeled map. In other words, it has to draw in its local memory an edge-labeled torus isomorphic to the one it is moving on. The agent has enough local memory to represent the torus and one or two tokens that can be dropped on and picked up from nodes. Efficiency is measured in terms of number of moves performed by the agent. When the agent has no token available, the problem is clearly unsolvable. In the paper we show that, when the agent has one token available there exists an optimal algorithm for constructing the map of the torus; the agent, in fact, performs /spl Theta/(N) moves (where N is the number of nodes of the torus). Before showing the optimal solution with the optimal number of tokens, we describe a simpler solution that works when two tokens are available, we then modify it to obtain the same bound when the agent has only one token available.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,142

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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