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Enregistrement W2152046229 · doi:10.1186/1687-1499-2012-96

Efficient load balancing and QoS-based location aware service discovery protocol for vehicular ad hoc networks

2012· article· en· W2152046229 sur OpenAlexafffund
Kaouther Abrougui, Azzedine Boukerche, Hussam Ramadan

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Saud University
Mots-clésComputer scienceService discoveryComputer networkMobile QoSService providerQuality of serviceCorrectnessService (business)Protocol (science)Routing protocolService delivery frameworkRouting (electronic design automation)Web serviceWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service discovery studies in vehicular networks that guarantee QoS requirements to service requesters are very important. To the best of authors' knowledge, none of the existing service discovery protocols in vehicular networks have been provided in the literature that guarantee QoS to service requesters and to the vehicular network. For efficient service discovery in vehicular networks, it is very important to provide users with services that suit better to their requests while balancing the load on service providers. Moreover, for service discovery protocol integrated with routing protocols, it is important to guarantee load balancing on routing paths between service providers and service requesters. In this article, we present a QoS aware location-based service discovery protocol for vehicular networks. Our protocol guarantees load balancing on service providers, and routing paths between service providers and service requesters. It permits also to choose service providers and routing paths between service providers and service requesters that satisfy some performance attributes specified by service requesters. We present our QoS aware protocol, prove its correctness, report on its performance evaluation, and discuss our experimental results we have obtained using realistic scenarios.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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