A Novel Cross-Layer Adaptive Fuzzy-Based Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing Protocol for MANETs
Notice bibliographique
Résumé
One of the essential processes in Mobile Ad hoc Networks (MANETs) is blind flooding to discover routes between source and destination mobile nodes. As the density of nodes in the network increases, the number of broadcast packets increases exponentially. This can lead to broadcast storms, a drain on the device’s battery, and reduced network efficiency. We propose a Cross-layer Adaptive Fuzzy-based Ad hoc On-Demand Distance Vector routing protocol (CLAF-AODV) to minimize the routing broadcast traffic by considering the quality of service (QoS) (e.g. delay, throughput, packet loss), stability, and adaptability of the network. The suggested method employs two-level fuzzy logic and a cross-layer design approach to select the appropriate nodes with a higher probability of participating in broadcasting by considering parameters from the three first layers of the Open Systems Interconnection (OSI) model to achieve a quality of service, stability, and adaptability. It not only investigates the quality of the node and the network density around the node to make a decision but also investigates the path that the broadcast packet traveled to reach this node. Simulation results reveal that our proposed protocol reduces the number of broadcast packets and significantly improves network performance with respect to throughput, packet loss, normalized routing load, collision rate, and average energy consumption compared to the standard AODV and the Fixed Probability AODV (FP-AODV) algorithms.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».