Decontamination of hypercubes by mobile agents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article we consider the decontamination problem in a hypercube network of size n. The nodes of the network are assumed to be contaminated and they have to be decontaminated by a sufficient number of agents. An agent is a mobile entity that asynchronously moves along the network links and decontaminates all the nodes it touches. A decontaminated node that is not occupied by an agent is re‐contaminated if it has a contaminated neighbor. We consider some variations of the model based on the capabilities of mobile agents: locality, where the agents can only access local information; visibility, where they can “see” the state of their neighbors; and cloning, where they can create copies of themselves. We also consider synchronicity as an alternative system requirement. For each model, we design a decontamination strategy and we make several observations. For agents with locality, our strategy is based on the use of a coordinator that leads the other agents. Our strategy results in an optimal number of agents, $\Theta ({n \over \sqrt{\log n}})$ , and requires O(n log n) moves and O(n log n) time steps. For agents with visibility, we assume that the agents can move autonomously. In this setting, our decontamination strategy achieves an optimal time complexity (log n time steps), but the number of agents increases to $ {n \over 2}$ . Finally, we show that when the agents have the capability to clone combined with either visibility or synchronicity, we can reduce the move complexity—which becomes optimal—at the expense of an increase in the number of agents. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, 2008
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».