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Enregistrement W3196932028 · doi:10.5539/cis.v14n4p20

Non-Delay Tolerant Non-Overlay Routing Protocols Performance Evaluation for VANET

2021· article· en· W3196932028 sur OpenAlexvenueno aff
Mahmoud Ali Al Shugran

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkRouting protocolVehicular ad hoc networkLink-state routing protocolOptimized Link State Routing ProtocolWireless ad hoc networkZone Routing ProtocolInterior gateway protocolNetwork packetDistributed computingWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Vehicular Ad hoc Network (VANET) is a distinctive situation of wireless ad hoc networks. The designing of the routing protocol considers a critical role in communication in VANET. VANET has specific features compared to other types of wireless ad hoc networks that impose special characteristics for designing of efficient routing protocols.The challenging factor in designing efficient routing protocols for VANET is the high movement of vehicles that incurs a rapid change in the network topology that causes frequent link breakage. This paper presents and evaluates different position-based routing protocols associated with VANETs. The evaluation aiming to determine appropriate specifications for optimal routing protocols’ features achieving best performance within different environmental conditions. The performance comparison is carried out in terms of Packet Delivery Rate (PDR), Void Problem Occurrence Rate (VPOR), and Average Hops Count (AHC).

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 candidatesaucune
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 enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,422

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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