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Enregistrement W4307101766 · doi:10.3233/mis-2010-0102

An Enhanced MPR-Based Solution for Flooding of Broadcast Messages in OLSR Wireless ad hoc Networks

2010· article· en· W4307101766 sur OpenAlexaff
Tzu-Hua Lin, Han‐Chieh Chao, Isaac Woungang

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlooding (psychology)Wireless ad hoc networkOptimized Link State Routing ProtocolComputer networkComputer scienceAd hoc wireless distribution serviceMobile ad hoc networkWirelessDistributed computingTelecommunicationsPsychologyNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an Optimized Link State Routing (OLSR)-based mobile wireless network, optimizing the flooding of broadcast messages is a challenging task due to node's mobility and bandwidth resource consumption. To complement existing solutions to this problem, the Multi-Point Relays (MPR) selection has recently been advocated as a promising technique that has an additional feature of reducing the number of redundant re-transmission occurring in the network. This paper continuous on the investigation of an existing MPR-based solution, arguing that by considering a cost factor as an additional decision parameter in selecting the MPR nodes, the enhanced MPR selection algorithm leads to less packet loss in the network. Simulation experiments are presented to validate the stated goal, using the average packet loss ratio as the performance metric.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,371 · 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.

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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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