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Enregistrement W4252010839 · doi:10.47749/t/unicamp.2020.1157604

Protocolos eficientes para comunicação V2V em redes veiculares de dados nomeados

2020· dissertation· pt· W4252010839 sur OpenAlexaboutno aff
Lucas Borges Rondon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCacheComputer scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

consta no SIGA/Sistema de Fluxo de Dissertação/Tese e na Secretaria do Programa da Unidade.Campinas, 25 de setembro de 2020 Agradecimentos A Deus por me capacitar e colocar as pessoas certas no meu caminho durante toda a etapa do mestrado vivenciada em Campinas.À minha família, especialmente à minha mãe Marina e aos meus irmãos Rafael e Larissa, por todo apoio.Ao meu orientador Leandro Aparecido Villas pela rica oportunidade de fazer mestrado na UNICAMP, pela paciência, contribuição na minha formação e pelos ensinamentos que levarei pelo resto da minha vida.Ao meu coorientador Geraldo Pereira Rocha Filho pelos valiosos ensinamentos, reuniões, conselhos, contribuições e por fazer parte da realização de um sonho.Obrigado por tudo.Aos meus amigos do Instituto de Computação (IC), Beatriz, Rogério, Lucas Porto, Joahannes, Takeo, Napoli, João do Monte e Aissa, que são pessoas de bom coração e que estavam sempre dispostas a me ajudar nos momentos de dificuldade.Obrigado por tudo pessoal, sou grato a Deus por ter colocado pessoas especiais na minha vida.Agradeço a todos integrantes do Laboratório de Redes de Computadores (LRC) pelo acolhimento, especialmente ao grupo de pesquisa (discípulos) coordenado pelo meu orientador.Foi uma honra fazer parte deste grupo maravilhoso, acolhedor e sempre disposto a ajudar.Obrigado a todos que contribuíram para a realização deste sonho.Resumo A distribuição eficiente de conteúdo em larga escala em redes veiculares (VANETs) é uma tarefa desafiadora devido às características intrínsecas das VANETs, tais como topologia altamente dinâmica e conectividade intermitente.Nesse contexto, destacam-se as Redes Veiculares de Dados Nomeados (Vehicular Named-Data Networks -VNDN) que consiste da integração da arquitetura NDN (Named Data Networking) nas VANETs para superar as limitações na distribuição de conteúdo em larga escala nas VANETs.No entanto, a integração da arquitetura NDN nas VANETs gera o problema do broadcast storm no processo de descoberta de cache.Ressaltando que o broadcast storm é um problema característico das VANETs.Na literatura, vem surgindo protocolos para comunicação em VNDN que visam mitigar o problema do broadcast storm.Entretanto, em relação à recuperação de conteúdo, a maioria dos protocolos da literatura depende da informação da localização do veículo que contém o conteúdo, que é uma das limitações encontradas no paradigma de comunicação baseado em IP.Dado esse problema, nesta dissertação são propostos protocolos eficientes para comunicação entre veículos em VNDN, cujas estratégias de descoberta de cache adotadas maximizam a distribuição de conteúdo.Para isto, foram desenvolvidos os protocolos CDP, CLYMENE e PERSEU para realizar uma comunicação V2V eficiente em cenários urbanos.Os protocolos CDP, CLYMENE e PERSEU têm os mesmos objetivos: (i) maximizar a taxa de cache hit no processo de descoberta de cache; (ii) aumentar a taxa de entrega de conteúdo e (iii) reduzir o número de transmissões de pacotes de interesse.Com isso em mente, o protocolo CDP escolhe os veículos retransmissores utilizando o conceito de veículos melhores posicionados geograficamente.O protocolo CLYMENE escolhe os veículos retransmissores com maior centralidade de grau.E o protocolo PERSEU determina os veículos retransmissores usando o conceito de geometria computacional.Os protocolos propostos foram avaliados e comparados com os protocolos Vanilla VNDN e OIFP em uma região de Ottawa, Canada, por meio de simulações computacionais.Considerando um cenário crítico com apenas 5% de veículos produtores, os resultados de simulações mostram que os protocolos propostos possuem melhor desempenho que o Vanilla VNDN e OIFP em três pontos chaves: (i) taxa de cache hit; (ii) taxa de entrega de conteúdo e (iii) transmissão de pacotes de interesse.Em relação à taxa de cache hit, os protocolos CDP, CLYMENE e PERSEU são 82,5%, 163,6% e 193,7% mais eficientes que o Vanilla VNDN e OIFP na média.Quanto à taxa de entrega de conteúdo, os protocolos CDP, CLYMENE e PERSEU atingem um aumento de 36,45%, 38,35% e 49,1% em relação ao Vanilla VNDN e OIFP na média.E referente ao número de transmissões de pacotes de interesse, os protocolos CDP, CLYMENE e PERSEU conseguem uma redução de 58%, 45% e 61,45% em comparação com o Vanilla VNDN e OIFP na média.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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