A locating-dominating set in a graph G is a subset of vertices representing "detectors" which can locate an "intruder" given that each detector covers its closed neighborhood and can distinguish its own location from its neighbors. We explore a fault-tolerant variant of locating-dominating sets called redundant locating-dominating sets, which can tolerate one detector malfunctioning (going offline or being removed). In particular, we characterize redundant locating-dominating sets and prove that the problem of determining the minimum cardinality of a redundant locating-dominating set is NP-complete. We also determine tight bounds for the minimum density of redundant locating-dominating sets in several classes of graphs including paths, cycles, ladders, k-ary trees, and the infinite hexagonal and triangular grids. We find tight lower and upper bounds on the size of minimum redundant locating-dominating sets for all trees of order $n$, and characterize the family of trees which achieve these two extremal values, along with polynomial time algorithms to classify a tree as minimum extremal or not.


翻译:图形 G 中的定位偏差集是一个代表“ 检测器” 的脊椎子子集, 它可以定位“ 入侵器”, 因为每个探测器覆盖了封闭的邻居, 并且可以区分自己的位置 。 我们探索了一种“ 位置偏差” 的偏差变量, 叫做冗余定位偏差组, 它可以容忍一个探测器故障( 离线或正在移除 ) 。 特别是, 我们给多余定位偏差组定了多余的位置偏差组, 并证明确定冗余定位集最小基点的问题是 NP 不完整的。 我们还为若干类图表中冗余定位偏差组最小密度定了严格界限, 包括路径、 循环、 梯子、 k- ary 树, 以及无限的六角和三角网格 。 我们发现所有树的最低冗余定位偏差( $n ) 的定位偏差组的大小, 并描述达到这两个极端值的树木的种类, 以及将树分类为最小的顶端框值或非边框 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月19日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员