Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán định tuyến chịu lỗi dựa trên automata học cho mạng ad hoc di động
Tóm tắt
Việc định tuyến tin cậy các gói tin trong một Mạng Ad Hoc Di Động (MANET) luôn là một mối quan tâm lớn. Môi trường mở và sự nhạy cảm của các nút với nguy cơ hỏng hóc khiến việc thiết kế các giao thức cho những mạng này trở thành một nhiệm vụ đầy thách thức. Các lỗi trong những mạng này, xảy ra do sự cố của các nút hoặc do sự tổ chức lại mạng, có thể dẫn đến mất mát gói tin. Những mất mát như vậy làm giảm hiệu suất của các giao thức định tuyến đang hoạt động trên chúng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán định tuyến, được gọi là thuật toán định tuyến chịu lỗi dựa trên automata học (LAFTRA), có khả năng định tuyến trong sự hiện diện của các nút hỏng trong các MANET bằng cách sử dụng định tuyến đa đường. Chúng tôi đã sử dụng lý thuyết về Automata Học (LA) để tối ưu hóa việc lựa chọn các đường đi, giảm thiểu khối lượng công việc trong mạng và để học về các nút bị hỏng hiện có trong mạng. Thuật toán được đề xuất có thể được so sánh với bất kỳ giao thức định tuyến hiện có nào trong một MANET. Kết quả mô phỏng giao thức của chúng tôi sử dụng bộ mô phỏng mạng 2 (ns-2) cho thấy tỷ lệ giao hàng gói tin tăng và khối lượng công việc giảm so với các giao thức hiện có. Giao thức được đề xuất có lợi thế hơn FTAR, E2FT khoảng 2% và hơn 10% khi so với AODV về tỷ lệ giao hàng gói tin với gần 30% các nút bị lỗi trong mạng. Khối lượng công việc được tạo ra bởi giao thức của chúng tôi thấp hơn 1% so với FTAR và gần 17% so với E2FT khi có khoảng 30% các nút bị lỗi.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Salem N, Hubaux J-P (2006) Securing wireless mesh networks. IEEE Wirel Commun 13(2):50–55. doi:10.1109/MWC.2006.1632480
Akyildiz I, Wang X, Wang W (2005) Wireless mesh networks: a survey. Comput Netw 47(4):445–487. doi:10.1016/j.comnet.2004.12.001
Yi P, Tong T, Liu N, Wu Y, Ma J (2009) Security in wireless mesh networks: challenges and solutions. In: Sixth international conference on information technology new generations, ITNG ’09, 27–29 April, pp 423–428. doi:10.1109/ITNG.2009.20
Glass S, Portmann M, Muthukkumarasamy V (2008) Securing wireless mesh networks. IEEE Internet Comput 12(4):30–36. doi:10.1109/MIC.2008.85
Xue Y, Nahrstedt K (2004) Providing fault-tolerant ad hoc routing service in adversarial environments. Wirel Pers Commun 29(3–4):367–388
Xue Y, Nahrstedt K (2003) Fault-tolerant routing in mobile ad hoc networks. In: Wireless communications and networking, 2003, WCNC, 20–20 March, vol 2, pp 1174–1179. doi:10.1109/WCNC.2003.1200537
Royer EM, Toh C-K (1999) A review of current routing protocols for ad hoc mobile wireless networks. IEEE Pers Commun 6(2):46–55. doi:10.1109/98.760423
Narendra KS, Thathachar MAL (1974) Learning automata: a survey. IEEE Trans Syst Man Cybern SMC-4(4):323–334. doi:10.1109/TSMC.1974.5408453
Tsetlin ML (1973) Automaton theory and the modelling of biological systems. Academic Press, New York/London
Narendra KS, Thathachar MAL (1989) Learning automata. Prentice-Hall, New York
Oommen BJ, Misra S (2006) A fault-tolerant routing algorithm for mobile ad hoc networks using a stochastic learning-based weak estimation procedure. In: IEEE international conference on wireless and mobile computing, networking and communications, (WiMob’2006), 19–21 June, pp 31–37. doi:10.1109/WIMOB.2006.1696374
Misra S, Dhurandher SK, Obaidat MS, Verma K, Gupta P (2009) Using ant-like agents for fault-tolerant routing in mobile ad-hoc networks. In: IEEE international conference on communications ICC’09, 14–18 June, pp 1–5. doi:10.1109/ICC.2009.5199555
Colorni A, Dorigo M, Maniezzo V (1991) Distributed optimization by ant colonies. In: Varela F, Bourgine P (eds) Proceedings of the European conference on artificial life (ECAL’91), Paris, France, pp 134–142. Elsevier, Amsterdam
Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A (1996) Ant system: optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 26(1):29–41. doi:10.1109/3477.484436
Torkestani JA, Meybodi MR (2010) Weighted steiner connected dominating set and its application to multicast routing in wireless MANETs. Wirel Personal Commun. doi:10.1007/s11277-010-9936-4
Zarei M, Faez K, Nya JM, Meinagh MA (2008) Route stability estimation in mobile ad hoc networks using learning automata. In: 16th telecommunications forum TELFOR 2008, Belgrade, Serbia, Nov 25–27, pp 76–79
Perkins C, Belding-Royer E, Das S (2003) Ad hoc on-demand distance vector (AODV) routing. IETF, RFC 3561, July
Lakshmivarahan S (1981) Learning algorithms: theory and applications. Springer, New York
Obaidat MS, Papadimitriou GI, Pomportsis AS (2002) Learning automata: theory, paradigms, and applications. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 32(6):706–709. doi:10.1109/TSMCB.2002.1049604
Najim K, Poznyak AS (1996) Multimodal searching technique based on learning automata with continuous input and changing number of actions. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 26(4):666–673. doi:10.1109/3477.517043
Obaidat MS, Papadimitriou GI, Pomportsis AS (2000) Fast learning automata for high-speed real-time applications. In: The 7th IEEE international conference on electronics, circuits and systems, ICECS 2000, vol 2, pp 633–636. doi:10.1109/ICECS.2000.912957
Najim K, Poznyak AS (1994) Learning automata: theory and applications. Pergamon Press, Oxford
Oommen BJ, Misra S (2009) Cybernetics and learning automata. In: Nof S (ed) Handbook of automation. Springer, Berlin. Chap 12
Misra S, Krishna PV, Abraham KI (2010) Adaptive link-state routing and intrusion detection in wireless mesh networks. IET Inf Sec 4(4):374–389. doi:10.1049/iet-ifs.2009.0196
Misra S, Krishna PV, Abraham KI (2010) Stochastic packet sampling for adaptive intrusion detection in vehicular ad-hoc networks. Secur Commun Netw. doi:10.1002/sec.200
Misra S, Oommen BJ, Yanamandra S, Obaidat MS (2010) Random early detection for congestion avoidance in wired networks: a discretized pursuit learning-automata-like solution. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 40(1):66–76. doi:10.1109/TSMCB.2009.2032363
Misra S, Tiwari V, Obaidat MS (2009) Adaptive learning solution for congestion avoidance in wireless sensor networks. In: IEEE/ACS international conference on computer systems and applications, AICCSA, 10–13 May, pp 478–484. doi:10.1109/AICCSA.2009.5069367
Oommen BJ, Misra S, Granmo O-C (2007) Routing bandwidth-guaranteed paths in MPLS traffic engineering: a multiple race track learning approach. IEEE Trans Comput 56(7):959–976. doi:10.1109/TC.2007.1045
Misra S, Oommen BJ (2009) An efficient pursuit automata approach for estimating stable all-pairs shortest paths in stochastic network environments. Int J Commun Syst 22(4):441–468
Misra S, Oommen BJ (2005) Dynamic algorithms for the shortest path routing problem: learning automata-based solutions. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 35(6):1179–1192. doi:10.1109/TSMCB.2005.850180
Misra S, Oommen BJ (2006) An efficient dynamic algorithm for maintaining all-pairs shortest paths in stochastic networks. IEEE Trans Comput 55(6):686–702. doi:10.1109/TC.2006.83
Papadimitriou GI, Maritsas DG (1996) Learning automata-based receiver conflict avoidance algorithms for WDM broadcast-and-select star networks. IEEE/ACM Trans Netw 4(3):407–412. doi:10.1109/90.502239
Nicopolitidis P, Papadimitriou GI, Pomportsis AS (2003) Learning automata-based polling protocols for wireless LANs. IEEE Trans Commun 51(3):453–463. doi:10.1109/TCOMM.2003.809788
Vasilakos A, Saltouros MP, Atlassis AF, Pedrycz W (2003) Optimizing QoS routing in hierarchical ATM networks using computational intelligence techniques. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part C, Appl Rev 33(3):297–312. doi:10.1109/TSMCC.2003.817354
Thathachar MAL, Sastry PS (2003) Networks of learning automata. Kluwer Academic, Dordrecht
Martello S, Toth P (1990) Knapsack problems: algorithms and computer implementation. Wiley, New York
ns-2: Network Simulator 2, http://www.nsnam.org (2011)