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Enregistrement W2105380755 · doi:10.1109/icon.2008.4772564

Ants-in-Mesh routing protocol for Wireless Mesh Network

2008· article· en· W2105380755 sur OpenAlexaff
Anjali Agarwal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless mesh networkComputer scienceComputer networkDynamic Source RoutingRouting protocolDistributed computingOrder One Network ProtocolNetwork packetHazy Sighted Link State Routing ProtocolWireless Routing ProtocolZone Routing ProtocolWireless networkWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless mesh networks (WMNs) have recently gained a lot of popularity due to their rapid deployment and instant communication capabilities. However, as a key technology for next-generation wireless networking, WMNs lack suitable routing metrics and protocol for new features. Currently, AODV is the routing protocol used in WMNs. This paper proposes an ants-in-mesh (AIM) routing protocol for wireless mesh networks, which is based on ideas from the nature-inspired ant colony optimization (ACO) framework. AIM agent distributes forward ants on demand to search for the routes to the destination and then activates corresponding backward ants to confirm the routes and update the pheromone. AIM enables only the destination to choose k multiple paths based on ants pheromone, which is based on several link-relevant quality of service (QoS) metrics. AIM agent maintains status of local links by exchanging hello messages periodically. Simulation results show that AIM outperforms AODV in terms of packet delivery ratio and total end-to-end delay.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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