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Enregistrement W4412728593 · doi:10.30837/0135-1710.2025.185.070

Conquest Algorithm for Stochastic Filling of Two-Dimensional Discrete Grids with Connected Regions

2025· article· en· W4412728593 sur OpenAlexaff
Vlad Krasnikov, Polina Sytnikova

Notice bibliographique

RevueAvtomatizirovannye sistemy upravleniâ i pribory avtomatiki. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONQUESTAlgorithmMathematicsComputer scienceCombinatoricsHistoryAncient history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The object of research is the process of procedural coloring of a two-dimensional discrete space with topological constraints. A new algorithm is proposed that solves the widespread problem of generating meaningful stochastic connected regions on two-dimensional discrete fields. A study was conducted in which a clear formulation of the task was given and illustrated by constructing a game board for a modified version of the classical N-Queens problem. The task is to implement an algorithm able to create an arbitrary N x N board (for any manually specified N > 0). The board must then be filled procedurally with connected regions. An analysis of existing algorithms commonly used in procedural generation for related industries was carried out. The following methods were examined: Gradient Perlin Noise, Cellular Automata, Wave-Based Flood Fill and Random Walk. It was concluded that, in their classical form, these algorithms are not suitable for procedural construction of a game board for the chosen task, so a new method derived from the random-walk approach was proposed. The proposed algorithm introduces a set of agents, which – in this context – are the queens on a chessboard. Each agent moves in turn, but both the possibility of making a move and the choice of orthogonal direction is driven by additional criteria, as such: turn skip formula, empty cells bias against controlled ones, borderline cells bias against inner and prohibition of stepping onto the cells owned by other agents. The algorithm was implemented in the C# programming language. The program includes the ability to run several consecutive generations and to compute metrics for the shapes obtained on the grids. To evaluate the success of the proposed algorithm the following metrics were used: average elongation, average rectangularity, average roughness, maximum elongation, maximum rectangularity and minimum roughness. In addition, an efficiency metric was calculated from the complexity standpoint – namely, the total number of agents steps divided by the grid area. To measure efficiency and collect the metrics, one thousand experiments were carried out for the board sizes of N x N, where N = 8, 12 and 20. The results show that the algorithm operates correctly, fulfils the stated task, and is efficient.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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