Luận án tiến sĩ: Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động

Luận án tiến sĩ về phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động. Đề xuất thuật toán tối ưu hóa dựa trên hành vi bầy đàn để cải thiện định tuyến mạng.

Trường ĐH

university of delaware

Chuyên ngành

Computer Science

Tác giả

Luan An

Thể loại

luận án

Năm xuất bản

Số trang

190

Thời gian đọc

29 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I. Swarm Intelligence Cho Mạng Ad Hoc Di Động

Swarm intelligence mang đến giải pháp đột phá cho các thách thức trong mạng ad hoc di động (MANET). Phương pháp này mô phỏng hành vi tập thể của các sinh vật tự nhiên như kiến, ong và bầy chim. Các thuật toán tối ưu hóa bầy đàn giải quyết vấn đề định tuyến động trong môi trường mạng không ổn định. MANET đối mặt với nhiều thách thức: topology thay đổi liên tục, băng thông hạn chế, năng lượng khan hiếm. Swarm intelligence cung cấp khả năng tự tổ chức và thích ứng. Các node mạng hoạt động như các agent thông minh, trao đổi thông tin cục bộ để tìm giải pháp toàn cục. Phương pháp này không cần kiểm soát tập trung. Mỗi node đưa ra quyết định dựa trên thông tin láng giềng. Kết quả là hệ thống mạnh mẽ, linh hoạt trước sự cố và thay đổi. Particle swarm optimization và ant colony optimization là hai kỹ thuật phổ biến nhất. Chúng tối ưu hóa đa mục tiêu: độ trễ, throughput, tiêu thụ năng lượng. Nghiên cứu này khám phá ứng dụng swarm intelligence vào MANET routing protocols, mở ra hướng mới cho mạng không dây thế hệ tiếp theo.

1.1. Bối Cảnh Mạng Ad Hoc Di Động

MANET là mạng không dây tự tổ chức, không cần hạ tầng cố định. Các node di động tự do trong không gian, tạo topology động. Mỗi node vừa là host vừa là router, chuyển tiếp gói tin cho các node khác. Băng thông không dây bị giới hạn và chia sẻ giữa nhiều node. Pin năng lượng hạn chế ảnh hưởng thời gian hoạt động. Kênh truyền không ổn định do nhiễu và che chắn. Các ứng dụng MANET bao gồm: cứu hộ thiên tai, chiến trường quân sự, mạng cảm biến. Yêu cầu định tuyến phức tạp hơn mạng có dây truyền thống.

1.2. Thách Thức Trong Định Tuyến MANET

Topology mạng thay đổi không dự đoán được do node di chuyển. Đường truyền bị gián đoạn thường xuyên, yêu cầu tái định tuyến nhanh. Overhead kiểm soát phải tối thiểu để tiết kiệm băng thông. Tiêu thụ năng lượng cần cân bằng giữa các node. QoS trong mạng di động khó đảm bảo với tài nguyên hạn chế. Bảo mật và tin cậy là mối quan ngại trong môi trường mở. Scalability trở thành vấn đề khi số lượng node tăng. Các giao thức truyền thống không hiệu quả trong điều kiện động.

1.3. Tại Sao Chọn Swarm Intelligence

Swarm intelligence phù hợp tự nhiên với đặc tính phân tán của MANET. Không cần kiến thức toàn cục về topology mạng. Thuật toán thích ứng nhanh với thay đổi môi trường. Độ phức tạp tính toán thấp, phù hợp với thiết bị hạn chế. Khả năng tự tổ chức giúp mạng phục hồi sau sự cố. Cân bằng tải mạng tự động thông qua hành vi bầy đàn. Tối ưu hóa nhiều mục tiêu đồng thời: năng lượng, độ trễ, throughput. Tính mạnh mẽ cao trước lỗi node và kênh truyền.

II. Ant Colony Optimization Trong MANET Routing

Ant colony optimization (ACO) mô phỏng cách kiến tìm đường từ tổ đến nguồn thức ăn. Kiến để lại pheromone trên đường đi, tạo dấu vết hóa học. Đường ngắn hơn tích lũy pheromone nhanh hơn, thu hút nhiều kiến hơn. Cơ chế phản hồi tích cực này tạo ra tối ưu hóa tập thể. Trong MANET, gói tin hoạt động như kiến ảo. Forward ants khám phá đường đi mới từ nguồn đến đích. Backward ants cập nhật bảng định tuyến dọc đường về. Pheromone tương ứng với chất lượng đường truyền. Giá trị pheromone cao chỉ đường tốt: độ trễ thấp, băng thông cao. ACO phát hiện đường đi tối ưu qua quá trình lặp. Pheromone bay hơi theo thời gian, loại bỏ thông tin cũ. Điều này giúp thuật toán thích ứng với topology thay đổi. AntNet và AntHocNet là các giao thức ACO nổi tiếng cho MANET. Chúng cải thiện hiệu suất so với giao thức truyền thống như AODV và DSR. ACO cân bằng giữa khám phá đường mới và khai thác đường tốt. Khả năng này quan trọng trong môi trường động của MANET.

2.1. Nguyên Lý Hoạt Động ACO

ACO sử dụng hai loại ant: forward ant và backward ant. Forward ant được gửi định kỳ hoặc theo yêu cầu từ nguồn. Chúng chọn hop tiếp theo dựa trên xác suất pheromone. Xác suất cao hơn cho đường có pheromone mạnh. Forward ant thu thập thông tin về độ trễ, băng thông dọc đường. Khi đến đích, chúng chuyển thành backward ant. Backward ant quay về nguồn theo đường đã đi. Dọc đường, chúng cập nhật giá trị pheromone tại mỗi node. Pheromone tăng tỷ lệ nghịch với độ trễ hoặc số hop. Bảng định tuyến được cập nhật với thông tin mới nhất.

2.2. Cập Nhật Pheromone Và Định Tuyến

Giá trị pheromone phản ánh chất lượng đường truyền tổng hợp. Công thức cập nhật cân bằng thông tin mới và cũ. Pheromone bay hơi với tốc độ cố định để quên thông tin lỗi thời. Tốc độ bay hơi ảnh hưởng khả năng thích ứng của thuật toán. Bay hơi nhanh giúp phản ứng tốt với thay đổi. Bay hơi chậm ổn định hơn nhưng kém linh hoạt. Bảng định tuyến lưu xác suất cho mỗi láng giềng đến đích. Gói dữ liệu chọn hop tiếp theo theo phân bố xác suất này. Cơ chế này tạo cân bằng tải tự động trên nhiều đường.

2.3. Ưu Điểm ACO Cho MANET

ACO thích ứng tự động với topology thay đổi qua cập nhật pheromone. Không cần thông tin toàn cục, chỉ cần tương tác láng giềng. Phát hiện nhiều đường đi, tăng độ tin cậy khi có lỗi. Cân bằng tải mạng qua phân phối xác suất. Tiết kiệm năng lượng bằng cách tránh node yếu. Scalability tốt vì overhead không tăng nhanh theo kích thước mạng. Tối ưu hóa đa mục tiêu thông qua hàm pheromone phức hợp. Khả năng tự sửa chữa khi đường truyền bị hỏng.

III. Particle Swarm Optimization Cho Tối Ưu Mạng

Particle swarm optimization (PSO) mô phỏng hành vi bay của bầy chim hoặc bầy cá. Mỗi particle đại diện một giải pháp tiềm năng trong không gian tìm kiếm. Particle di chuyển với vận tốc được cập nhật dựa trên kinh nghiệm cá nhân và tập thể. Vị trí tốt nhất cá nhân (pbest) và vị trí tốt nhất toàn cục (gbest) hướng dẫn di chuyển. PSO tìm kiếm cực trị toàn cục qua khám phá và khai thác. Trong MANET, PSO tối ưu hóa tham số định tuyến và cấu hình mạng. Ứng dụng bao gồm: chọn cluster head, phân bổ kênh, quản lý năng lượng. PSO giải quyết vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu hiệu quả. Các mục tiêu thường xung đột: tối đa throughput, tối thiểu năng lượng, tối thiểu độ trễ. PSO tìm Pareto front của các giải pháp không bị chi phối. Thuật toán hội tụ nhanh với ít tham số điều chỉnh. Độ phức tạp tính toán thấp phù hợp với thiết bị di động. PSO kết hợp với các kỹ thuật khác tạo hybrid algorithms mạnh mẽ. Multi-objective PSO (MOPSO) đặc biệt hiệu quả cho MANET routing protocols. Khả năng song song hóa của PSO giảm thời gian tính toán.

3.1. Mô Hình PSO Cơ Bản

PSO duy trì quần thể các particle trong không gian giải pháp. Mỗi particle có vị trí và vận tốc được cập nhật mỗi iteration. Vị trí mã hóa giải pháp: đường đi, cấu hình, tham số. Vận tốc xác định hướng và độ lớn thay đổi vị trí. Cập nhật vận tốc kết hợp ba thành phần: quán tính, nhận thức cá nhân, nhận thức xã hội. Quán tính giữ hướng di chuyển hiện tại. Nhận thức cá nhân kéo về pbest của particle. Nhận thức xã hội kéo về gbest của toàn bầy. Hệ số trọng số cân bằng khám phá và khai thác.

3.2. PSO Cho Tối Ưu Đa Mục Tiêu

MANET yêu cầu tối ưu hóa nhiều mục tiêu xung đột đồng thời. MOPSO duy trì archive các giải pháp không bị chi phối. Mỗi particle có nhiều pbest trên Pareto front. Gbest được chọn từ archive dựa trên chiến lược đa dạng. Crowding distance đảm bảo phân bố đều các giải pháp. Hàm fitness tổng hợp các mục tiêu với trọng số hoặc Pareto dominance. PSO tìm tập giải pháp cân bằng giữa các mục tiêu. Decision maker chọn giải pháp cuối cùng dựa trên ưu tiên. MOPSO vượt trội genetic algorithms trong nhiều bài toán MANET.

3.3. Ứng Dụng PSO Trong MANET

PSO tối ưu hóa việc chọn cluster head trong mạng phân cấp. Mục tiêu: cân bằng năng lượng, tối thiểu overhead, tối đa coverage. PSO phân bổ kênh tần số để giảm nhiễu và tăng throughput. Tối ưu hóa công suất truyền để tiết kiệm năng lượng và giảm nhiễu. Định tuyến QoS sử dụng PSO để thỏa mãn ràng buộc độ trễ, băng thông. Quản lý topology dùng PSO để xác định kết nối tối ưu. PSO kết hợp ACO tạo hybrid algorithm cho định tuyến thích ứng. Ứng dụng trong mạng cảm biến không dây để kéo dài thời gian sống mạng.

IV. Định Tuyến Động Với Swarm Intelligence

Định tuyến động là thách thức cốt lõi trong MANET do topology thay đổi liên tục. Swarm intelligence cung cấp framework tự nhiên cho định tuyến thích ứng. Các giao thức truyền thống như AODV, DSR, DSDV có hạn chế trong môi trường động. AODV reactive routing tạo overhead cao khi topology thay đổi nhanh. DSR source routing không scalable với mạng lớn. DSDV proactive routing lãng phí tài nguyên duy trì bảng định tuyến. Swarm-based routing kết hợp ưu điểm reactive và proactive. Ant-based routing khám phá đường mới liên tục như reactive. Đồng thời duy trì thông tin định tuyến như proactive. Overhead kiểm soát được kiểm soát qua tần suất gửi ant. Swarm routing thích ứng với tốc độ thay đổi của mạng. Load balancing tự động qua cơ chế pheromone hoặc particle. Energy-aware routing tích hợp năng lượng vào hàm mục tiêu. QoS routing đảm bảo ràng buộc độ trễ, băng thông, jitter. Multi-path routing tăng độ tin cậy và throughput. Swarm intelligence hỗ trợ tối ưu hóa đa mục tiêu tự nhiên. Các metric routing: hop count, delay, bandwidth, energy, stability. Kết hợp metric tạo composite cost function phức tạp.

4.1. So Sánh Giao Thức Định Tuyến

AODV khám phá đường theo yêu cầu, overhead thấp khi traffic ít. DSR lưu toàn bộ đường trong header, không scalable. DSDV cập nhật định kỳ, overhead cao trong mạng động. Swarm routing cân bằng giữa overhead và độ chính xác. AntHocNet vượt AODV về throughput và độ trễ trong mạng động. AntNet thích ứng tốt hơn DSR với topology thay đổi. PSO-based routing tối ưu hơn DSDV về tiêu thụ năng lượng. Hybrid swarm protocols kết hợp ưu điểm nhiều phương pháp. Performance phụ thuộc vào: mật độ node, tốc độ di chuyển, traffic pattern.

4.2. Cân Bằng Tải Và Tiết Kiệm Năng Lượng

Cân bằng tải mạng kéo dài thời gian sống của node và mạng. Swarm routing phân phối traffic qua nhiều đường dựa trên pheromone. Node quá tải có pheromone thấp hơn, giảm traffic. Energy-aware pheromone ưu tiên node có năng lượng cao. Công thức pheromone kết hợp: độ trễ, bandwidth, năng lượng còn lại. PSO tối ưu hóa trọng số các metric theo điều kiện mạng. Adaptive weighting thay đổi theo thời gian và vị trí. Node năng lượng thấp giảm tham gia định tuyến dần dần. Sleep scheduling kết hợp swarm routing tiết kiệm năng lượng thêm.

4.3. QoS Và Độ Tin Cậy

QoS trong mạng di động yêu cầu đảm bảo độ trễ, băng thông, jitter. Swarm routing tìm đường thỏa mãn ràng buộc QoS qua multi-objective optimization. Pheromone hoặc fitness function tích hợp các yêu cầu QoS. Admission control từ chối kết nối không đảm bảo được QoS. Multi-path routing tăng độ tin cậy qua redundancy. Packet được phân phối trên nhiều đường giảm mất mát. Fast rerouting khi phát hiện lỗi đường truyền. Swarm intelligence phục hồi nhanh nhờ thông tin định tuyến phân tán. Link stability prediction cải thiện độ tin cậy routing.

V. Tối Ưu Hóa Cấu Trúc Mạng MANET

Cấu trúc mạng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất MANET. Mạng phẳng (flat) đơn giản nhưng không scalable. Mạng phân cấp (hierarchical) giảm overhead nhưng phức tạp hơn. Clustering tạo cấu trúc hai tầng: cluster head và cluster member. Cluster head quản lý routing trong cluster và liên cluster. Chọn cluster head tối ưu là bài toán NP-hard. Swarm intelligence giải quyết hiệu quả bài toán này. PSO tối ưu hóa vị trí và số lượng cluster head. Mục tiêu: cân bằng năng lượng, tối thiểu overhead, coverage tối đa. ACO tối ưu hóa cấu trúc kết nối giữa các cluster. Backbone formation tạo cấu trúc ổn định cho routing. Virtual backbone gồm các node được chọn làm relay. Minimum connected dominating set (MCDS) là bài toán NP-complete. Swarm algorithms xấp xỉ MCDS với complexity thấp. Topology control điều chỉnh công suất truyền để tối ưu kết nối. Giảm công suất tiết kiệm năng lượng và giảm nhiễu. Tăng công suất cải thiện connectivity và giảm số hop. Swarm optimization tìm công suất tối ưu cho từng node. Self-organization là đặc tính quan trọng của swarm-based topology control.

5.1. Clustering Với Swarm Intelligence

Clustering giảm overhead routing và tăng scalability. PSO chọn cluster head dựa trên nhiều tiêu chí: năng lượng, degree, mobility. Particle position mã hóa tập cluster head. Fitness function đánh giá chất lượng clustering. Metric bao gồm: cluster size, overlap, stability, energy balance. PSO hội tụ nhanh đến cấu trúc cluster tối ưu. ACO xây dựng cluster qua quá trình tương tự tạo tổ kiến. Ant chọn cluster head dựa trên pheromone và heuristic. Adaptive clustering thay đổi cấu trúc theo điều kiện mạng.

5.2. Backbone Formation Và MCDS

Virtual backbone giảm độ phức tạp routing trong mạng lớn. MCDS tạo backbone nhỏ nhất kết nối tất cả node. Swarm algorithms xấp xỉ MCDS với ratio tốt. ACO xây dựng dominating set qua quá trình lặp. Ant chọn node vào backbone dựa trên coverage và connectivity. Pheromone cao cho node có vị trí chiến lược. PSO tối ưu hóa kích thước và stability của backbone. Distributed swarm algorithms không cần thông tin toàn cục. Backbone được duy trì và cập nhật khi topology thay đổi.

5.3. Topology Control Thích Ứng

Topology control điều chỉnh kết nối mạng qua công suất truyền. Mục tiêu: connectivity, tiết kiệm năng lượng, giảm nhiễu. PSO tối ưu hóa công suất truyền của từng node. Fitness function cân bằng energy consumption và network connectivity. Swarm-based topology control thích ứng với di chuyển node. Công suất được điều chỉnh dựa trên mật độ láng giềng. Distributed PSO cho phép node tự quyết định công suất. Game-theoretic swarm optimization xử lý conflict giữa node. Kết quả là topology ổn định, tiết kiệm năng lượng, kết nối tốt.

VI. Đánh Giá Hiệu Suất Và Hướng Phát Triển

Đánh giá hiệu suất swarm-based MANET protocols qua simulation và testbed. NS-2, NS-3, OPNET là các công cụ simulation phổ biến. Metric đánh giá: packet delivery ratio, end-to-end delay, throughput, overhead. Năng lượng tiêu thụ và network lifetime là metric quan trọng. Scalability được kiểm tra với số lượng node tăng dần. Mobility model ảnh hưởng lớn đến kết quả: random waypoint, Manhattan grid. Traffic pattern: CBR, TCP, multimedia streaming. Swarm protocols thường vượt trội trong mạng động, mật độ cao. Overhead cao hơn một chút so với giao thức đơn giản. Nhưng throughput và độ tin cậy cải thiện đáng kể. Convergence time là thách thức với swarm algorithms. Tuning tham số (pheromone evaporation, PSO weights) ảnh hưởng performance. Adaptive parameter control cải thiện robustness. Machine learning kết hợp swarm intelligence là hướng mới. Deep learning tối ưu hóa tham số swarm algorithms. Reinforcement learning cho routing decision making. Swarm intelligence cho software-defined MANET (SD-MANET). Integration với IoT và 5G/6G networks. Security và trust management dùng swarm intelligence. Blockchain kết hợp swarm routing tăng bảo mật.

6.1. Phương Pháp Đánh Giá

Simulation cho phép kiểm soát tham số và lặp lại thí nghiệm. Testbed thực tế xác nhận kết quả simulation. Scenario bao gồm: kích thước mạng, tốc độ di chuyển, traffic load. Statistical significance test đảm bảo độ tin cậy kết quả. Multiple runs với random seed khác nhau. Confidence interval 95% cho metric quan trọng. Comparison với baseline protocols: AODV, DSR, OLSR. Ablation study phân tích đóng góp của từng thành phần. Sensitivity analysis kiểm tra ảnh hưởng tham số.

6.2. Kết Quả Và Phân Tích

Swarm protocols cải thiện 15-30% packet delivery ratio trong mạng động. End-to-end delay giảm 20-40% nhờ multi-path và load balancing. Overhead tăng 10-20% do ant packets hoặc PSO updates. Network lifetime tăng 25-50% với energy-aware swarm routing. Scalability tốt đến vài trăm node, sau đó overhead tăng nhanh. Convergence time 2-5 lần chậm hơn giao thức đơn giản. Nhưng stability tốt hơn sau khi hội tụ. Adaptive swarm protocols hiệu quả trong mọi điều kiện. Hybrid approaches kết hợp ưu điểm nhiều phương pháp.

6.3. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Machine learning tối ưu hóa tham số swarm algorithms tự động. Deep reinforcement learning cho routing decision real-time. Swarm intelligence cho edge computing trong MANET. Integration với UAV networks và vehicular networks. Security-aware swarm routing chống tấn công. Trust management dựa trên swarm behavior. Blockchain-based swarm routing tăng transparency. Quantum-inspired swarm algorithms cho optimization nhanh hơn. Energy harvesting kết hợp swarm routing. Cross-layer optimization với swarm intelligence. Cognitive radio MANET dùng swarm cho spectrum management.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ: Swarm intelligence methods for mobile ad hoc networks

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (190 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

SWARM INTELLIGENCE METHODS FOR MOBILE AD HOC NETWORKS by Sundaram Rajagopalan A dissertation submitted to the Faculty of the University of Delaware in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy with a major in Computer Science Fall 2006 c 2006 Sundaram Rajagopalan All Rights Reserved UMI Number: 3247715 UMI Microform 3247715 Copyright 2007 by ProQuest Information and Learning Company. All rights reserved. This microform edition is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code. ProQuest Information and Learning Company 300 North Zeeb Road P.

Box 1346 Ann Arbor, MI 48106-1346 SWARM INTELLIGENCE METHODS FOR MOBILE AD HOC NETWORKS by Sundaram Rajagopalan Approved: David Saunders, Ph. Chair of the Department of Computer and Information Sciences Approved: Thomas M. Dean of the College of Arts and Sciences Approved: Daniel Rich, Ph. Provost I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.

Signed: Chien-Chung Shen, Ph. Professor in charge of dissertation I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy. Member of dissertation committee I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy. Signed: Adarshpal Sethi, Ph.

Member of dissertation committee I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy. Signed: Charles Boncelet, Ph. Member of dissertation committee For Momma, from your Mahesh payyan; for Poppa, from your Sivagnanam: I submit this humble offering at your lotus feet. iv ACKNOWLEDGEMENTS I am fortunate to have had a stellar dissertation committee.

They raised the pertinent questions and exposed me to the right amount of dissent necessary for my growth as a researcher. My committee members have helped me hone my scientific temperament, and see the right issues in the problems in my research area. I wish to thank my advisor, Prof. Chien-Chung Shen, for the many Sundays and Saturdays he has labored over my ideas, and arguments and explained to me that research is all about ”what are the issues?” I am particularly thankful to him for encouraging me to work on several problems simultaneously.

In doing so, my advisor has coaxed out potential I never knew I possessed. Thank you, Prof. My committee members at CIS, Prof. Amer, and Prof.

Sethi have taken a special interest in my progress, and they have offered the guidance and encouragement necessary to any fledgling researcher. I am particularly thankful to Prof. Sethi for raising the issue of statistical relevance of observed data early in my academic career. I am also grateful to Prof.

Amer for his meticulous approach to dissertation writing. I find his perspicacity, and commitment to precision amazing and inspiring. Indeed, perspiration without precision is of little value, and I thank Prof. Amer for drastically improving the quality of my dissertation.

Boncelet’s concerns regarding the nature of assumptions made in the MANET research community ring pertinent bells; I see his forebodings on the matter especially appropriate to the current direction of the MANET research community. v I am not sure where to begin and end thanking my family. Momma and Poppa have always been there, patiently offering the necessary spiritual guidance and support. They have always taken pride in my undertakings.

Any thing I have accomplished is such an insignificant matter when compared to what they have done for me. I hope they will accept this document as a humble dakshinai for their untiring support emotionally, financially, and physically. Aunty and Uncle have helped me out of so many hard times here at Delaware. I am profoundly and deeply indebted to them.

Everything would have been many orders of magnitude harder if not for them. Many a time Aunty would just guess (correctly) that I will need her counsel. Uncle has been always calm-minded and rationale-inspiring, as though his accomplishments aren’t enough inspiration for any scientist. Thank you, Aunty, Uncle.

My sister and brother have always set the bar high not just for me, but for the entire family. My sister’s capacity for mirth despite her many stresses is inspiring and contagious. She is radiant in her compassion and so immediate and accessible in her concern for me. All I needed to do was to just call her! My brother is both my shining idol and a wonderful mentor since my grade school days.

He is also a great friend, and my rational compass. I recall the many evenings with him years ago, when we would talk about temperament and rigor, concerning our discussions on issues of philosophical and metaphysical import. Should I be a ”close second” to anyone, I am happy and willing to accept the post under him. I wish my grandmother, Paati, were here; she had looked forward to all of us kids getting a ”double degree.” I miss her very much even now, after nearly 15 years since her passing.

My graduation would have brought her so much joy. Thanks are also due to Shalini, for the longest and most interesting conversations of my vi life; and to Prasanna, for introducing me to the world of serious art and changing my life in fundamental ways. My stay here in Delaware has been enjoyable, mostly due to the company I’ve kept over the years. Michael has been both a wonderful friend and a source of endless encourage- ment.

He has given me a lot of extremely useful advice, professional and personal, and is always ready, willing, and able to help me. Thank you, Michael. My dear friend Elisabeth has been a shoulder of many sorts, and she has always been there for me. Thank you so much, Elisabeth, you are awesome.

Janardhan has been a source of great encouragement, and the sink for a great deal of venting. I would like to specifically thank him for his insight in more practical issues towards the end of my academic career here. I’ve spent many an evening with Rob/Laura and Jeff; they are always upto some mischief. It has been a pleasure hanging out with them.

My roommate, Daniel, is easily the best roommate I have ever had, and has been a constant source of support. My colleagues at the DEGAS networking group have been a delight to work with. Chaiporn, Chavalit and Zhuochuan have been a lot of help. Ilknur, Justin, Naveen and Xiang have been great labmates.

I wish them all great success. This work was sponsored with both TA funding from CIS, here at UD, and with research grants from NSF. The folks here at CIS have granted me TA funding every time I asked for aid. I thank them for their confidence in my teaching abilities.

I doubt if I could have done very much without their help. So long, and thanks for all the fish! vii TABLE OF CONTENTS LIST OF FIGURES. xi LIST OF TABLES. xv Chapter 1 INTRODUCTION .1 Mobile ad hoc networks: problems and applications .2 Swarm intelligence mechanisms .3 Motivation and problem statement .4 Relevance of observed data and repeatability .5 Organization of dissertation and research contributions.

7 2 BACKGROUND AND RELATED WORK .1 Unicast routing for hybrid ad hoc networks .2 TCP for MANET .3 Gossip and multicast packet delivery improvement for MANET .4 P2P/content distribution methods for MANET. 17 3 ANSI: A HYBRID UNICAST ROUTING PROTOCOL FOR HYBRID AD HOC NETWORKS .1 ANSI unicast routing protocol .1 Simulation and network model. 54 4 USING TCP TO EVALUATE ROUTING PROTOCOLS .1 TCP and the routing protocol .1 How are MANET routing protocols affected under TCP loads? .2 Some metrics for studying TCP loads over MANET routing protocols .2 Studying TCP for some routing protocols .1 Network and protocol models. 82 5 PIDIS: A PACKET DELIVERY IMPROVEMENT SERVICE FOR MULTICAST ROUTING PROTOCOLS .1 PIDIS: A packet delivery improvement service .1 Overview of ODMRP .2 Overview of PIDIS .3 Local data structures .4 Selecting a gossip next-hop (λ) .6 Maintaining the gossip table .7 Adaptive mechanisms in PIDIS .8 Justification for the reinforcement models .1 Implementing Anonymous Gossip .2 Network and protocol characteristics .3 Experiments and performance metrics.

113 6 BTM: A CROSS-LAYER DECENTRALIZED BITTORRENT .1 Overview of the BitTorrent P2P system .2 BTI: A straightforward implementation of BitTorrent over MANET .3 BTM: A cross-layer decentralized BitTorrent for MANET .1 BTM protocol operations .1 Evaluating BTI and BTM .2 Network and protocol characteristics .3 Experiments and performance metrics. 152 7 CONCLUSIONS AND FUTURE WORK .1 Summary of contributions .1 BTM and mobility .2 BTM for mesh networks: an adaptive tracker mechanism .3 A BitTorrent solution to reliable server pooling. 167 x LIST OF FIGURES 1.1 A mobile ad hoc network. Node 3 communicates with node 5 via nodes 4, and 6.

Node 11 communicates with node 1 via mesh router 2, and mesh router 1.3 A vehicular ad hoc network. Vehicle 2 communicates with vehicle 1 via vehicle 3 and with a gateway via vehicles 3 and 7.4 The organization of the dissertation showing the publications for each topic.1 Local reinforcement in ANSI.2 The propagation of the forward reactive ant (shown in solid arrows) and the return of the backward reactive ant (dashed arrows). The rebroadcast from node 2, when received at node 1 is killed immediately to prevent route loops. At each node X the forward reactive ant enters, the ant reinforces the path from X to all the other nodes in the nodes visited stack.

Thus, the forward reactive ant from S when received at node 4 reinforces the link 4 − 2 to both node 2 and node S. On the return path, all nodes in path of the backward reactive ant reinforce the trails to the paths to all the nodes in the path leading from the node upstream all the way to the destination. Thus, when the backward reactive ant is received at S via path 1 − 3. D, S will reinforce link S − 1 for destinations 1, 3, .3 In a hybrid network (nodes 1–9 are part of a highly capable network in this case, and are connected by the grid shown), nodes belonging to more capable infrastructure are able to perform stochastic routing.

In this figure, two possible paths that S can take to route to D are one via nodes 1 → 4 → 7 → 8 → 9 (P 1) and another via nodes 1 → 2 → 5 → 6 → 9 (P 2).4 Two routing choices for S → D. One route is via next hop node 1 and another route is via next hop node 2. The path via 2 is longer than the path via 1.5 Hybrid network topologies used for Experiments 1, 2 and 3.6 Experiment 1: Performance studies of ANSI vs. AODV in a hybrid network with UDP flows.7 Experiment 2: Performance studies of ANSI vs.

AODV in a hybrid network with TCP flows.8 Experiment 3: Performance studies of ANSI vs. AODV in a (larger) hybrid network with UDP flows.9 Experiment 4: Performance studies of ANSI vs. AODV in a pure MANET with TCP flows.10 Experiment 5: Performance studies of ANSI vs. AODV in a pure MANET network with UDP flows and a varying number of nodes.1 AODV performance supporting TCP loads and UDP loads.

AODV: congestion window growth for one TCP sender for the outgoing (headed towards the data sink) stream in a hybrid network containing both fixed infrastructure (with multiple interfaces, 802.11b and Ethernet) and MANET nodes.3 Experiment 1: Performance of ANSI and AODV with increasing APDU sending rate.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ về phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động. Đề xuất thuật toán tối ưu hóa dựa trên hành vi bầy đàn để cải thiện định tuyến mạng.

Luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại university of delaware. Năm bảo vệ: 2006.

Luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" thuộc chuyên ngành Computer Science. Danh mục: Trí Tuệ Nhân Tạo.

Luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" có bao nhiêu trang?

Luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" có 190 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Phương pháp swarm intelligence cho mạng ad hoc di động" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter