Routing Protocol in Mobile Ad Hoc Networks based on Energy Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Due to the network’s resource limitations and its dynamic nature, routing in mobile ad hoc networks (MANETs) is one of the most difficult jobs. Ad hoc infrastructure and node mobility add to the network’s complexity and instability. Finding the desired path from source to destination using routing techniques becomes even hazier due to limited radio range communication and dynamic topology. Numerous studies offer a wide range of techniques for transferring data from one place to another. In this paper, we have taken the energy of the nodes and the distance between the nodes as key components in deciding whether the route established with these components is appropriate or not. We are using the ad hoc on-demand multipath distance vector (AOMDV) protocol which is considered one of the most effective reactive routing techniques to deal with the unpredictability of the routing path in MANETs. Along with that, we propose a genetic algorithm-based new protocol that will provide the most energy-efficient path by considering the least distance between nodes with the help of mutation and crossover. Lastly, the proposed protocol results are compared with existing routing protocols like AOMDV and DSR. We have used routing overhead, end-to-end delay, throughput, energy consumption, and packet delivery ratio as key metrics for the performance evaluation of our proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».