Deterministic Collision-Free Exploration of Unknown Anonymous Graphs
Notice bibliographique
Résumé
We consider the fundamental task of network exploration.A network is modeled as a simple connected undirected 𝑛-node graph with unlabeled nodes, and all ports at any node of degree 𝑑 are arbitrarily numbered 0, . . ., 𝑑 -1.Each of two identical mobile agents, initially situated at distinct nodes, has to visit all nodes and stop.Agents execute the same deterministic algorithm and move in synchronous rounds: in each round an agent can either remain at the same node or move to an adjacent node.Exploration must be collision-free: in every round at most one agent can be at any node.We assume that agents have vision of radius 2: an awake agent situated at a node 𝑣 can see the subgraph induced by all nodes at distance at most 2 from 𝑣, sees all port numbers in this subgraph and the agents located at these nodes.Agents do not know the entire graph but they know an upper bound 𝑛 on its size.The time of an exploration is the number of rounds since the wakeup of the later agent to the termination by both agents.We show a collisionfree exploration algorithm working in time polynomial in 𝑛, for arbitrary graphs of size larger than 2. Moreover we show that if agents have only vision of radius 1, then collision-free exploration is impossible, e.g., in any tree of diameter 2.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».