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Computation with partial information and network dynamics : distributed coordination, forbidden structures, and online routing

2025· dissertation· W7161272216 on OpenAlexaboutno aff
Minh Hang Nguyen

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldComputer Science
TopicDistributed Control Multi-Agent Systems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRouting algorithmRouting (electronic design automation)Network routingNetwork partition

Abstract

fetched live from OpenAlex

Calcul avec informations partielles et dynamique de réseau : coordination distribuée, structures interdites et routage en ligne Cette thèse étudie l'impact de la dynamique des réseaux (c'est-à-dire la présence ou l'absence de nœuds ou d'arêtes) sur la capacité à concevoir des algorithmes centralisés ou distribués efficaces. Dans le cadre centralisé, la thèse se concentre sur les graphes temporels, également connus sous le nom de graphes dynamiques ou variables dans le temps, dans lesquels les arêtes ne sont présentes que pendant des intervalles de temps spécifiques. Dans le cadre décentralisé, la thèse se concentre sur les réseaux synchrones de transmission de messages où les nœuds peuvent tomber en panne. Plus précisément, pour chaque k\geq 1, l'accord sur un ensemble de k est la tâche pour laquelle les nœuds d'un système distribué doivent se mettre d'accord sur au plus k valeurs différentes (c'est-à-dire qu'ils doivent parvenir à un consensus chaque fois que k=1). Ce problème fondamental a été largement étudié à travers un large éventail de modèles, y compris les systèmes synchrones de passage de messages dans lesquels les processus communiquent dans des tours synchronisés en échangeant des messages le long du bord d'un graphe. Cependant, la grande majorité de la littérature sur le sujet suppose des graphes entièrement connectés. Cette thèse étudie le cas où le réseau de communication peut ne pas être complet. Tout d'abord, nous établissons que l'algorithme oblivide connu pour le consensus dans un graphe (connecté) arbitraire~G soumis à des défaillances de collision est optimal parmi les algorithmes oblivides. Deuxièmement, nous concevons une nouvelle preuve de limite inférieure pour l'accord de k-set dans un réseau de communication arbitraire sans défaillance, qui peut être considérée comme plus simple que la preuve connue précédemment. Cette thèse contribue aux graphes temporels en étudiant les aspects structurels et algorithmiques de ces réseaux, qui sont essentiels dans les cadres où les contraintes temporelles sont connues à l'avance (par exemple, l'horaire des trains). Premièrement, nous étendons la notion standard de motifs interdits de la théorie des graphes (statique) aux motifs interdits \emph{temporels}, pour caractériser les classes de graphes temporels résultant d'un modèle de mobilité standard. Deuxièmement, nous étendons le problème du voyageur canadien - un problème de routage en ligne défini à l'origine sur des graphes statiques - au cadre temporel. L'objectif est de trouver un itinéraire d'une source à une cible alors que les arêtes peuvent être bloquées de manière inattendue au cours du voyage. Nous introduisons deux variantes du problème en fonction du moment où les arêtes bloquées sont révélées. Nous analysons la complexité de calcul de ces variantes, en montrant que l'une est résoluble en temps polynomial, tandis que l'autre est \mathsf{PSPACE}-complete. En outre, nous montrons que le problème du voyageur canadien standard (non temporel) est \mathsf{NP} difficile pour un nombre constant d'arêtes bloquées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.007
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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