Parallel multi-objective metaheuristics for smart communications in vehicular networks

要約

この記事では、車両ネットワーク用のアドホック オンデマンド ベクトル ルーティング プロトコルの高品質設定を自動的に検索するための 2 つの並列多目的ソフト コンピューティング アルゴリズムの使用法を分析します。
これらの方法は、進化的アルゴリズムと群知能アプローチに基づいています。
実験分析は、当社の最適化アルゴリズムによって計算された構成が他の最先端の最適化アルゴリズムよりも優れていることを示しています。
さらに、すべての並列バージョンによって達成される計算効率は 87 % を超えています。
したがって、この記事で紹介する一連の作業は、車両通信を改善するための効率的なフレームワークを表します。

要約(オリジナル)

This article analyzes the use of two parallel multi-objective soft computing algorithms to automatically search for high-quality settings of the Ad hoc On Demand Vector routing protocol for vehicular networks. These methods are based on an evolutionary algorithm and on a swarm intelligence approach. The experimental analysis demonstrates that the configurations computed by our optimization algorithms outperform other state-of-the-art optimized ones. In turn, the computational efficiency achieved by all the parallel versions is greater than 87 %. Therefore, the line of work presented in this article represents an efficient framework to improve vehicular communications.

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