Den spatiotemporala karaktären av mobicast i sensornätverk avser skyldigheten att leverera ett meddelande till alla noder som kommer att vara närvarande vid tidpunkten t i någon geografisk zon Z, där både platsen och formen för leveranszonen är funktioner av tid över något intervall t start t änd. I detta dokument har ett lärande automatiserat protokoll baserat på mobicast för sensornätverk för att stödja applikationer som kräver spatiotemporal samordning föreslagits. Det föreslagna protokollet som vi kallar det LA-Mobicast använder formen och storleken på speditionszonen för att uppnå hög förutsagd noggrannhet. Det föreslagna protokollet använder inlärningsautomata för att adaptivt bestämma platsen och formen för vidarebefordran zonen i sådan bort att samma antal väcka-up sensor noder upprätthållas. Det föreslagna protokollet är en fullt distribuerad algoritm som kräver mindre kommunikation overhead för att bestämma speditionszonen och mobicast meddelandet vidarebefordra overhead. För att visa det föreslagna protokollets prestanda har datorsimuleringar genomförts och de resultat som erhållits jämförs med de resultat som erhållits för fem befintliga multibicastprotokoll. Resultaten av jämförelsen visar att det föreslagna protokollet överträffar befintliga mobicast protokoll i termer av lat tid, meddelandeutbyte, nod inblandade och garanti procent.
I REF föreslår Gholipour och Meybodi ett inlärningsbaserat mobicast routingprotokoll för trådlösa sensornätverk.
LA-Mobicast: A Learning Automata Based Mobicast Routing Protocol for Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'Sensor Letters', 'mag_field_of_study': ['Materials Science']}