要約
車両アドホック ネットワーク (VANET) の新興分野は、既存のインフラストラクチャがなくても自発的に相互接続できる一連の通信車両を扱います。
このような種類のネットワークでは、最終的なネットワーク展開に先立って、通信プロトコルの最適な構成を作成することが重要です。
このようにして、設計者はネットワークの最適な QoS を事前に取得できます。
この作業で考慮する問題は、現実的な VANET シナリオでの送信時間、損失パケット数、および転送されるデータ量を最適化することを目的としたファイル転送プロトコル構成 (FTC) の構成にあります。
私たちは 5 つの代表的な最先端の最適化手法を使って FTC に対峙し、そのパフォーマンスを比較します。
これらのアルゴリズムは、粒子群最適化 (PSO)、差分進化 (DE)、遺伝的アルゴリズム (GA)、進化戦略 (ES)、およびシミュレーテッド アニーリング (SA) です。
私たちのテストでは、都市部と高速道路のシナリオ向けに VANET の 2 つの典型的な環境インスタンスが定義されています。
ns-2 (有名な現実的な VANET シミュレータ) を使用した実験では、調査した両方の VANET インスタンスについて、PSO が比較されたすべてのアルゴリズムよりも優れていることが明らかになりました。
要約(オリジナル)
The emerging field of vehicular ad hoc networks (VANETs) deals with a set of communicating vehicles which are able to spontaneously interconnect without any pre-existing infrastructure. In such kind of networks, it is crucial to make an optimal configuration of the communication protocols previously to the final network deployment. This way, a human designer can obtain an optimal QoS of the network beforehand. The problem we consider in this work lies in configuring the File Transfer protocol Configuration (FTC) with the aim of optimizing the transmission time, the number of lost packets, and the amount of data transferred in realistic VANET scenarios. We face the FTC with five representative state-of-the-art optimization techniques and compare their performance. These algorithms are: Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE), Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Strategy (ES), and Simulated Annealing (SA). For our tests, two typical environment instances of VANETs for Urban and Highway scenarios have been defined. The experiments using ns- 2 (a well-known realistic VANET simulator) reveal that PSO outperforms all the compared algorithms for both studied VANET instances.
arxiv情報
| 著者 | José García-Nieto,Jamal Toutouh,Enrique Alba |
| 発行日 | 2025-01-15 14:59:00+00:00 |
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