QLA-MAODV: A Q-learning adaptive multicast routing protocol for mobile ad-hoc networks
Notice bibliographique
Résumé
Mobile Ad-hoc Networks face challenges in achieving efficient multicasting due to dynamic topology changes and unreliable links. Existing multicast approaches either suffer from low packet delivery ratio or high overhead. These approaches rely on simple metrics like hop count to find the optimal path to the destination. Once the path is selected, all packets are sent over the same path as long as it remains available. However, a path that is deemed optimal at a specific instance of time may not retain its optimality at a subsequent moment due to node mobility. Moreover, using a metric like hop count that does not consider link quality can lead to poor packet delivery ratio, as it can favor an unreliable path over a reliable one just because it is the shortest. To tackle these concerns, a Q-Learning Adaptive Multicast Ad-hoc On-Demand Distance Vector routing protocol is proposed. It is an adaptive and bandwidth-efficient solution that utilizes link reliability as a routing metric instead of hop count, aiming to build a more stable multicast tree. By leveraging Q-learning principles, the proposed protocol continuously updates path costs to detect any deterioration. Additionally, the protocol dynamically explores the network using periodic group hello messages, enabling the identification of alternative paths and proactively switches to them if path costs deteriorate. Simulations conducted in Network Simulator 3 demonstrate the superiority of the proposed protocol over the traditional Multicast Ad-hoc On-Demand Distance Vector protocol. Furthermore, it outperforms a modified version, called Multicast Ad-hoc On-Demand Distance Vector-Route Reliability, that uses link reliability as a metric, demonstrating enhanced packet delivery ratio and reduced multicast-related overhead.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».