A popular technique for getting to a goal location in unknown terrain is planning with the freespace assumption. The robot assumes that the terrain is clear unless it knows otherwise. It always plans a shortest path to the goal location and re-plans whenever it detects an obstacle that blocks its path or, more generally, when it detects that its current path is no longer optimal. It has been unknown whether this sensor-based planning approach i s w orst-case optimal, given the lack of initial knowledge about the terrain. We demonstrate that planning with the freespace assumption can make good performance guarantees on some restricted graph topologies such as grids but is not worstcase optimal in general. For situations in which its performance guarantee is insu cient, we also describe an algorithm, called Basic-VECA, that exhibits good average-case performance and provides performance guarantees that are optimal up to a constant user-de ned factor.

In this paper, we study how to traverse all edges of an unknown graph G = V;E that is bi-directed and strongly connected. This problem can be solved with a simple algorithm that traverses all edges at most twice, and no algorithm can do better in the worst case. Artificial Intelligence researchers, however, often use the following online nearest neighbor algorithm: "repeatedly take a shortest path to the closest unexplored edge and traverse it." We prove bounds on the worst-case complexity of this algorithm. We show, for example, that its worst-case complexity is close to optimal for some classes of graphs, such as graphs with linear or star topology and dense graphs with edge lengths one. In general, however, its complexity can grow faster than linear in the sum of all edge lengths, although not faster than logV times the sum of all edge lengths.

No abstract

The background of cloud computing, key characteristics and terminology problems are discussed; deployment models and cloud services are introduced; the positive features and drawbacks are described. Cloud technologies impact on libraries and community at large is emphasized.

Аннотация. Статья представляет собой результат проведённого исследования состояния лингвистических средств информационного поиска, используемых в электронных каталогах (ЭК) крупнейших библиотек России. В список таких библиотек были включены те, объём фонда которых превышает 4 млн единиц хранения. Проанализированы представленные в поисковом веб-интерфейсе ЭК библиотек виды поиска, выявлены следующие его разновидности: однострочный (простой), стандартный (базовый), расширенный и профессиональный. Наиболее популярные виды -однострочный и расширенный, они применяются во всех указанных библиотеках. Рассмотрены дополнительные поисковые возможности: системы уточнения, ранжирования и сортировки результатов поиска, по крайней мере одна из которых в обязательном порядке присутствует в любом из изученных ЭК, а также системы поисковых словарей и рекомендаций дополнительных документов и особенности использования этих систем. Проанализированы применяемые информационно-поисковые языки (ИПЯ) и сделан вывод: ЭК всех рассмотренных библиотек предоставляют возможности поиска по различным наборам элементов библиографического описания, самые распространённые из которых -автор, заглавие, год издания, а также тематического поиска с использованием вербальных языков (все рассмотренные библиотеки) и классификационных языков (большинство рассмотренных библиотек). Сформулированы общие черты, присущие всем ЭК (или большинству) крупнейших библиотек России, в плане применения видов поиска, дополнительных поисковых возможностей и лингвистических средств информационного поиска. Определены рекомендации по развитию и эффективному использованию рассмотренных средств при совершенствовании ЭК.