Performance Improvement of Cluster-Based Routing Protocol in VANET
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular ad-hoc NETworks (VANETs) have received considerable attention in recent years, due to its unique characteristics, which are different from mobile ad-hoc NETworks, such as rapid topology change, frequent link failure, and high vehicle mobility. The main drawback of VANETs network is the network instability, which yields to reduce the network efficiency. In this paper, we propose three algorithms: cluster-based life-time routing (CBLTR) protocol, Intersection dynamic VANET routing (IDVR) protocol, and control overhead reduction algorithm (CORA). The CBLTR protocol aims to increase the route stability and average throughput in a bidirectional segment scenario. The cluster heads (CHs) are selected based on maximum lifetime among all vehicles that are located within each cluster. The IDVR protocol aims to increase the route stability and average throughput, and to reduce end-to-end delay in a grid topology. The elected intersection CH receives a set of candidate shortest routes (SCSR) closed to the desired destination from the software defined network. The IDVR protocol selects the optimal route based on its current location, destination location, and the maximum of the minimum average throughput of SCSR. Finally, the CORA algorithm aims to reduce the control overhead messages in the clusters by developing a new mechanism to calculate the optimal numbers of the control overhead messages between the cluster members and the CH. We used SUMO traffic generator simulators and MATLAB to evaluate the performance of our proposed protocols. These protocols significantly outperform many protocols mentioned in the literature, in terms of many parameters.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».