Notice bibliographique
Résumé
<p>In this thesis we study two different problems that involve the movement of some entities within a well-defined space. One problem is in a continuous domain and the other problem is in the context of discrete spaces of graphs. </p> <p>The first problem is a primitive vehicle routing-type problem in which a fleet of n ∈ {1, 2, 3} unit speed robots start from a point within a non-obtuse triangle ∆, where the goal is to design robots’ trajectories to visit all edges of the triangle with the smallest visitation time makespan. Here, makespan is defined as the maximum of the times needed by each robot to finish the work. We begin our study by introducing a framework for subdividing ∆ into regions with respect to the type of optimal trajectories that each starting point P ∈ ∆ admits, pertaining to the order that edges are visited and to how the cost of the minimum makespan Rn(P) is determined, for n ∈ {1, 2, 3}. These subdivisions lead to our main result, which involves makespan trade-offs with respect to the size of the fleet. </p> <p>In the next problem we study unit acquisition process in the context of random graphs. Here each vertex of a given graph has unit weight initially. In each step, the unit weight from a vertex u to a neighbouring vertex v can be moved, provided that the weight on v is at least as large as the weight on u. The unit acquisition number of graph G, denoted by au(G), is the minimum cardinality of the set of vertices with positive weight at the end of the process, over all acquisition algorithms. We investigate the Erdõs-Rényi random graph process and show that asymptotically almost surely au(G) = 1 when the random graph process creates a connected graph. The result holds in the strongest possible sense, since au(G) ≥ 2 if the graph is disconnected.</p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».