Generation and analysis of realistic mobility models for mobile ad hoc networks.
Notice bibliographique
Résumé
Simulation modeling is an integral part of conducting research in communication networks and distributed systems. In systems involving mobile nodes, accurate modeling of mobility has primary importance. Mobility has a fundamental influence on the behavior and performance of the system. However, only few mobility models have been used in nearly all simulations in the past. These models are simple and highly random. As a result, the simulation studies based on these random mobility models have been heavily criticized for their credibility. We feel that availability of a software tool with the following capability, at least in part, would alleviate this crisis. The software must facilitate researchers to: (i) model a wide range of mobility with varying degrees of realism (ii) analyze the modeled mobility visually and statistically and (iii) transport the mobility trace in a format that can be used in most widely used simulators. The development of a software tool with the above mentioned capabilities is the main contribution of this thesis. In this thesis, after presenting a comprehensive survey on realistic mobility models, we present a realistic mobility generator software called RLMobiGen that can be used to specify, generate, analyze, and then export the mobility trace. The mobility trace can then be used in the simulation studies of mobile ad hoc networks. RLMobiGen is a comprehensive, highly interactive, and user friendly software. --P.iii.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».