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Enregistrement W4229519035 · doi:10.4018/9781605662503.ch001

Cooperation-Based Routing Protocol for Mobile Ad-Hoc Network

2011· book-chapter· en· W4229519035 sur OpenAlexaff
Abdelhalim Baaziz, Samuel Pierre

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceMobile ad hoc networkOptimized Link State Routing ProtocolWireless Routing ProtocolAd hoc wireless distribution serviceWireless ad hoc networkRouting protocolRouting (electronic design automation)TelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter describes a hybrid routing protocol for mobile ad hoc network based on the packet relaying cooperation and zone-based network architecture. In each zone, a specific node called Principal manages the routing processing. The Principal receives, periodically from its zone‘s nodes, two values that express their rate of success and their rate of cooperation, and then calculates the average rate of success, and the average rate of cooperation of the zone. After what, it retransmits these averages to all nodes. The nodes use the two averages values to define the action to be undertaken, cooperate or not. The Principal, knowing the topology of its zone, receives route requests and calculates the path between the source and the destination according to the best way based on cooperation. The Principal‘s features are so that it is simple to realize. It does not impose constraints and it allows the information gathering that is necessary for the model solution. Such the routing protocol and the nodes (to undertake the actions that make them possible to cooperate) use this information. Simulations show the efficiency of the protocol opposite to the pro-active and reactive protocols in the context of cooperation in mobile ad hoc networks.Request access from your librarian to read this chapter's full text.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,016

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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