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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».