Minimizing the Cost of Team Exploration

A group of mobile agents is given a task to explore an edge-weighted graph $G$, i.e., every vertex of $G$ has to be visited by at least one agent. There is no centralized unit to coordinate their actions, but they can freely communicate with each other. The goal is to construct a deterministic strategy which allows agents to complete their task optimally. In this paper we are interested in a cost-optimal strategy, where the cost is understood as the total distance traversed by agents coupled with the cost of invoking them. Two graph classes are analyzed, rings and trees, in the off-line and on-line setting, i.e., when a structure of a graph is known and not known to agents in advance. We present algorithms that compute the optimal solutions for a given ring and tree of order $n$, in $O(n)$ time units. For rings in the on-line setting, we give the $2$-competitive algorithm and prove the lower bound of $3/2$ for the competitive ratio for any on-line strategy. For every strategy for trees in the on-line setting, we prove the competitive ratio to be no less than $2$, which can be achieved by the $DFS$ algorithm.Comment: 25 pages, 4 figures, 5 pseudo-code

Collaborative Delivery with Energy-Constrained Mobile Robots

We consider the problem of collectively delivering some message from a specified source to a designated target location in a graph, using multiple mobile agents. Each agent has a limited energy which constrains the distance it can move. Hence multiple agents need to collaborate to move the message, each agent handing over the message to the next agent to carry it forward. Given the positions of the agents in the graph and their respective budgets, the problem of finding a feasible movement schedule for the agents can be challenging. We consider two variants of the problem: in non-returning delivery, the agents can stop anywhere; whereas in returning delivery, each agent needs to return to its starting location, a variant which has not been studied before. We first provide a polynomial-time algorithm for returning delivery on trees, which is in contrast to the known (weak) NP-hardness of the non-returning version. In addition, we give resource-augmented algorithms for returning delivery in general graphs. Finally, we give tight lower bounds on the required resource augmentation for both variants of the problem. In this sense, our results close the gap left by previous research.Comment: 19 pages. An extended abstract of this paper was published at the 23rd International Colloquium on Structural Information and Communication Complexity 2016, SIROCCO'1

Lixiviação de nitrato em latossolo cultivado com milho após aplicações sucessivas de lodo de esgoto.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a lixiviação de nitrato causada por aplicação de lodo de esgoto e adubo mineral, em Latossolo cultivado com milho. As doses de N da adubação mineral (AM), em cinco cultivos, foram: 51, 90, 100, 90 e 100 kg ha-1. Nos tratamentos com lodo (L0N, L1N, L2N, L4N e L8N), as doses de N disponível corresponderam a zero, uma, duas, quatro e oito vezes às de AM. Ocorreu lixiviação em todos os tratamentos, na seguinte ordem de intensidade: AM<L0N<L1N<L2N<L4N<L8N. As perdas médias totais de N na forma de nitrato (N-NO3 -), nos tratamentos L1N, L2N, L4N e L8N foram de 430, 1.020, 2.400 e 3.970 kg ha-1, respectivamente (28, 42, 54 e 45% do N total aplicado, respectivamente). Nos tratamentos L2N, L4N e L8N, no quarto cultivo, ocorreram os maiores teores de N-NO3 - na solução do solo, com picos de concentração entre 86 mg L-1 (L2N) e 464 mg L-1 (L8N). Nos tratamentos AM, L0N e L1N, os teores de N-NO3 - na solução variaram entre 5 e 9, 19 e 36, e 33 e 71 mg L-1, respectivamente

Nutrientes e argila dispersa em água no perfil de solo em cultura de mangueira fertirrigada por microaspersão.

bitstream/CNPMA/5838/1/nutrientes_argila.pd

Avaliação da fertilidade dos solos do Distrito Federal.

O SNLCS tem procurado ampliar o alcance e a utilização prática, dos dados obtidos através dos levantamentos de solos que realiza. Prosseguindo as pesquisas que objetivam a elaboração do mapa de solos do Brasil a nível de reconhecimento, esta entidade vem complementando seus trabalhos com mapas de aptidão agrícola das terras, em relação com diferentes tipos de manejo e culturas. Dentro dos parâmetros usados para definir a aptidão agrícola dos solos, a fertilidade e o mais facilmente controlável e aquele cuja alteração modifica mais sensivelmente a produtividade das terras. Por outro lado, os mapas de aptidão, pela sua natureza, não mostram claramente as limitações de uso devido unicamente ao nível de fertilidade das terras. Tal informação é de grande importância ao estudo de viabilidade econômica de projetos agropecuários, por permitir estimar a necessidade de fertilizantes e corretivos para determinada área. A análise conjunta dos mapas de classificação e aptidão agrícola e ainda de uma avaliação da fertilidade dos solos, daria aos usuários dos trabalhos de levantamento uma visão mais completa dos recursos disponíveis, facilitando as decisões quanto ao tipo de exploração agrícola e ao sistema de manejo mais adequado em cada caso. O presente projeto propõe a complementação de cada trabalho de levantamento com uma avaliação e quantificação da fertilidade, cuja precisão e confiabilidade serão tanto maiores quanto maior for o nível de detalhe do levantamento de solos em que seja baseado.bitstream/item/62835/1/CNPS-BOL.-TEC.-74-80.pdf; bitstream/item/125962/1/Avaliacao-da-Fertilidade-dos-Solos-do-Distrito-Federal.pdfAcompanha 1 mapa, color. Escala 1:100.000

An empirical investigation of the dimensionality of the physical literacy environment in early childhood classrooms

This study investigated the dimensionality of the physical literacy environment of early childhood education classrooms. Data on the classroom physical literacy environment were collected from 245 classrooms using the Classroom Literacy Observation Profile. A combination of confirmatory and exploratory factor analysis was used to identify five separate dimensions of the physical literacy environment; including (a) variety and use of books, (b) variety and use of writing center materials, (c) variety and use of technology, (d) variety of environmental print and (e) variety and use of other literacy-related materials. Overall, these five dimensions demonstrated reasonable reliability and validity. Implications for investigating the physical literacy environment and future directions for research are discussed

A general lower bound for collaborative tree exploration

We consider collaborative graph exploration with a set of $k$ agents. All agents start at a common vertex of an initially unknown graph and need to collectively visit all other vertices. We assume agents are deterministic, vertices are distinguishable, moves are simultaneous, and we allow agents to communicate globally. For this setting, we give the first non-trivial lower bounds that bridge the gap between small ($k \leq \sqrt n$) and large ($k \geq n$) teams of agents. Remarkably, our bounds tightly connect to existing results in both domains. First, we significantly extend a lower bound of $\Omega(\log k / \log\log k)$ by Dynia et al. on the competitive ratio of a collaborative tree exploration strategy to the range $k \leq n \log^c n$ for any $c \in \mathbb{N}$. Second, we provide a tight lower bound on the number of agents needed for any competitive exploration algorithm. In particular, we show that any collaborative tree exploration algorithm with $k = Dn^{1+o(1)}$ agents has a competitive ratio of $\omega(1)$, while Dereniowski et al. gave an algorithm with $k = Dn^{1+\varepsilon}$ agents and competitive ratio $O(1)$, for any $\varepsilon > 0$ and with $D$ denoting the diameter of the graph. Lastly, we show that, for any exploration algorithm using $k = n$ agents, there exist trees of arbitrarily large height $D$ that require $\Omega(D^2)$ rounds, and we provide a simple algorithm that matches this bound for all trees

Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties.

O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo