Simulation-Based Performance Comparison of VANETs Backbone Formation Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Mobile ad hoc networks (MANETs) are gaining increased interest as the technology that potentially will make the nowadays illusion of mobile computing a tangible reality. vehicular ad-hoc networks (VANETs) are the special kind of MANETs that aims at providing communications among vehicles on the roads. The connected dominating set (CDS), a.k.a. virtual backbone or spine, has been proposed to facilitate routing, broadcasting, and establishing a dynamic infrastructure for distributed location databases in VANETs. Minimizing the CDS cardinality simplifies the VANETpsilas abstracted topology and allows for using shorter routes. Since, it is NP-complete to find the minimum size CDS (MCDS), approximation algorithms and heuristics are used to tackle this problem. It has been reported that localized CDS creation algorithms run fast and generate light signaling overhead. Some theoretical performance analysis of these algorithms is presented in the literature; however, this analysis has not been validated across any physical or at least simulation-based measures. Moreover, the cost of maintaining the CDS in the presence of topology changes is an important cost that is overlooked most of the time. In this paper, a simulation-based comparison between the performance of these algorithms is conducted using the ns2 network simulator. Moreover, the effect of mobility rate and network size on the performance of each algorithm is investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».