Мобильные агенты и исследования с их помощью: различия между версиями

Исследование в геометрической формулировке с неизвестными плоскими и выпуклыми препятствиями осуществили Блюм и др. [5]. Они сравнивали расстояние, пройденное агентом (или роботом), с длиной кратчайшего пути, свободного от препятствий, в конкретной ситуации и описывали и анализировали стратегии деятельности робота, минимизировавшие это соотношение для двух различных типов ситуаций. Исследованию в более общей формулировке с препятствиями в виде полигонов и прямоугольников посвящены работы Денга и др. [7] и Бар-Али и др. [ ], соответственно. Для исследования беспроводных сетей важна формулировка задачи, в которой вершины сети знают о своем местоположении. Для такого случая Кранакис и др. [12] предложили эффективные алгоритмы навигации, а именно маршрутизацию по циркулю и маршрутизацию по грани, которые гарантируют получение результата в графах Делоне и в произвольных планарных геометрических графах, соответственно, используя только локальную информацию.

Задача поиска рандеву отличается от задачи исследования в том, что она рассматривает два поисковых инструмента, расположенных в разных вершинах графа, и стремится минимизировать время, необходимое для их встречи (рандеву) в одной вершине. В любое заданное время мобильные агенты занимают вершину графа и могут оставаться в ней либо перемещаться от вершины к вершине. Нашей задачей является минимизация времени, необходимого для рандеву. Естественным расширением задачи является исследование мобильных систем с несколькими агентами. Говоря в более общем контексте, пусть даны конкретная модель агентов и модель сети; мы говорим, что множество агентов, произвольным образом распределенных по вершинам сети, встречаются (имеют рандеву), если при выполнении своих программ по прошествии некоторого конечного времени все они занимают одну и ту же вершину сети в одно и то же время. Нас особо интересует высокосимметричный случай с анонимными агентами в анонимной сети, простейшим вариантом которого является случай с двумя агентами, стремящимися обеспечить рандеву в кольцевой сети. В частности, в модели, изучавшейся Савчуком [ ], агенты не могут различать вершины, вычисление выполняется посредством синхронных шагов, а ребра при каждой вершине имеют глобальную ориентацию. В таблице 2 приведены соотношения времени и памяти, известные для шести алгоритмов (см. Кранакис и др. [13], а также Флоччини и др. [ ]) в случае, когда k мобильных агентов используют неразличимые камни (по одному на каждого мобильного агента) для обозначения своей позиции в кольце, состоящем из n вершин.