Mobila ad hoc-nätverk (MANET) är en grupp mobila noder som kommunicerar med varandra utan någon stödjande infrastruktur. Routing i MANET är extremt utmanande på grund av MANETS dynamiska funktioner, dess begränsade bandbredd och kraftenergi. Naturinspirerade algoritmer (varm intelligens) såsom myrkolonioptimering (ACO) algoritmer har visat sig vara en bra teknik för att utveckla routing algoritmer för MANETS. Swarm Intelligence är en beräkningsbaserad intelligensteknik som involverar ett kollektivt beteende hos autonoma agenter som lokalt interagerar med varandra i en distribuerad miljö för att lösa ett givet problem i hopp om att hitta en global lösning på problemet. I detta dokument föreslår vi en hybrid routing algoritm för MANETS baserat på ACO och zon routing ram för gränssändning. Algoritmen, HOPNET, baserad på myror hoppar från en zon till nästa, består av den lokala proaktiva rutt upptäckt inom en nod område och reaktiv kommunikation mellan kvarteren. Algoritmen har funktioner extraherade från ZRP och DSR protokoll och simuleras på GlomoSim och jämförs med AODV routing protokoll. Algoritmen jämförs också med den välkända hybrid routing algoritmen, AntHocNet, som inte är baserad på zon routing ram. Resultaten visar att HOPNET är mycket skalbart för stora nätverk jämfört med AntHocNet. Resultaten visar också att valet av zonradie har betydande inverkan på leveranspaket förhållandet och HOPNET presterar betydligt bättre än AntHocNet för hög och låg rörlighet. Algoritmen har jämförts med slumpmässig vägpunktsmodell och slumpmässig full modell och resultaten visar effektiviteten och ineffektiviteten i gränssändning. Slutligen jämförs HOPNET med ZRP och styrkan i naturinspirerad algoritm visas.
Wang m.fl. Markerad routing metod HOPNET REF, baserad på ZRP och DSR, med kombinationen av Ant Colony Optimization.
HOPNET: A hybrid ant colony optimization routing algorithm for mobile ad hoc network
{'venue': 'Ad Hoc Networks', 'journal': 'Ad Hoc Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}