An Efficient Route Optimization Using Ticket-Id Based Routing Management System (T-ID BRM)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MANET – Mobile Ad Hoc Network is the connection of several remote mobile nodes. These networks are dynamic and independent to move anywhere. It does not contain any central controller, and hence it is stated as a structure less network. MANET is one of the most emerging technologies getting popular in recent days. It's significant features, and real-time issues grab the research community's attention towards it. The unstable data transmission will leverage the overall network performance, and designing an energy-efficient routing protocol is challenging. The main reason for this problem is the lack of a stable multipath routing system and resource constraints. Various research works have launched several efficient routing mechanisms, but the need for advancement still exists. In this paper, we propose a Ticket –ID Based Routing management system for enabling reliable routing for the entire network. The proposed system work under the TID principle, which executes according to the node properties and routing maintenance system. This system works under the supervision of TID- Routing manger. The TID routing manager is responsible for managing the ticketing pool and allocating unique ticket-ID based on the collected node factors such as energy, node location, speed, etc. The proposed routing system facilitates the shortest path for reliable communication. An experimental work using NS- simulator is done with the proposed method. The proposed work's efficiency is determined using a comparison work between T-ID BRM with TABRP, OGFSO, and PDMR. The observation states that the proposed Ticket-ID system achieves 94% better than other existing methods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».