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Enregistrement W2148514396 · doi:10.1109/mcom.2007.4378324

Multicast Routing in Wireless Mesh Networks: Minimum Cost Trees or Shortest Path Trees?

2007· article· en· W2148514396 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Magazine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkMulticastProtocol Independent MulticastDistance Vector Multicast Routing ProtocolDistributed computingXcastMulticast addressSource-specific multicastWireless mesh networkUnicastWireless networkWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There exist two fundamental approaches to multicast routing: shortest path trees (SPTs) and minimum cost trees (MCTs). The SPT algorithms minimize the distance (or cost) from the sender to each receiver, whereas the MCT algorithms minimize the overall cost of the multicast tree. Due to the very large scale and unknown topology of the Internet, computing MCTs for multicast routing in the Internet is a very complex problem. As a result, the SPT approach is the more commonly used method for multicast routing in the Internet, because it is easy to implement and gives minimum delay from the sender to each receiver, a property favored by many real-life applications. Unlike the Internet, a wireless mesh network (WMN) has a much smaller size, and its topology can be made known to all nodes in the network. This makes the MCT approach an equally viable candidate for multicast routing in WMNs. However, it is not clear how the two types of trees compare when used in WMNs. In this article we present a simulation-based performance comparison of SPTs and MCTs in WMNs, using performance metrics, such as packet delivery ratio, end-to-end delay, and traffic impacts on unicast flows in the same network.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,262 · 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