Ein effizienter standortgestützter ACO basierter Routing Algorithmus für MANETs
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Bol
Mobile Ad-hoc-Netzwerke (MANETs) sind dezentrale, dynamische Netzwerke mit mehreren Hops und minimaler Infrastruktur. Daher müssen sie selbstorganisierend, selbstheilend, selbstkonfigurierend und an häufige Änderungen im Netzwerk anpassungsfähig sein. Die Ameisenkolonie-Optimierung stellt ein Problemlösungsparadigma dar, das der Dynamik und Mobilität mobiler Ad-hoc-Netzwerke gerecht wird. In diesem Artikel schlagen wir einen neuen Routing-Algorithmus namens AntHocNet-LS (ausgestattet mit einem Standortdienst) vor, der von AntHocNet inspiriert ist und sich für die Routing-Aufgabe auf einfache mobile Agenten und deren kollektive Intelligenz stützt. Der Algorithmus schneidet bei wichtigen Leistungsparametern wie der Paketlieferquote und dem Kontrollaufwand besser ab.
Mobile Ad-hoc-Netzwerke (MANETs) sind dezentrale, dynamische Netzwerke mit mehreren Hops und minimaler Infrastruktur. Daher müssen sie selbstorganisierend, selbstheilend, selbstkonfigurierend und an häufige Änderungen im Netzwerk anpassungsfähig sein. Die Ameisenkolonie-Optimierung stellt ein Problemlösungsparadigma dar, das der Dynamik und Mobilität mobiler Ad-hoc-Netzwerke gerecht wird. In diesem Artikel schlagen wir einen neuen Routing-Algorithmus namens AntHocNet-LS (ausgestattet mit einem Standortdienst) vor, der von AntHocNet inspiriert ist und sich für die Routing-Aufgabe auf einfache mobile Agenten und deren kollektive Intelligenz stützt. Der Algorithmus schneidet bei wichtigen Leistungsparametern wie der Paketlieferquote und dem Kontrollaufwand besser ab.
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