单智能体网络去污

故障和病毒通常通过网络环境从站点传播到相邻站点。我们用图来模拟这种网络污染过程。考虑一个图$G=(V,E)$，其顶点集被污染，我们的目标是使用沿$G$的边集移动的移动去污智能体来去污顶点集$V(G)$。时间免疫$\tau(G) \ge 0$定义为$G$的一个去污顶点在连续暴露于某个污染邻居而不被感染的情况下可以保持的时间。$G$的免疫数$\iota_k(G)$是使用$k$个智能体去污$G$所需的最小$\tau$。我们研究了一些对应于网络拓扑的图类的免疫数，并给出了$\iota_1(G)$的上界，在某些情况下有匹配的下界。该问题的变体已在文献中广泛研究，但提出的算法仅限于单调策略，其中顶点一旦去污就不会被重新污染。我们利用非单调性给出了严格优于单调策略的界。