Ett fordonsspecifikt ad hoc-nätverk (VANET) är ett trådlöst uppkopplat nätverk av fordonsnoder. Ett antal tekniker, såsom meddelande färja, dataaggregation, och vehicular nod klustering syftar till att förbättra kommunikationen effektivitet i VANETs. Klusterhuvuden (CHs), valda i processen för klusterbildning, hantera inter-cluster och intra-cluster kommunikation. Livslängden för kluster och antal CHs avgör nätets effektivitet. I detta dokument föreslås en klusteralgoritm baserad på Ant Colony Optimization (ACO) för VANETS (CAC-ONET). CACONET bildar optimerade kluster för robust kommunikation. CAC-ONET jämförs empiriskt med state-of-the-art baslinjetekniker som Multi-Pactive Partikel Swem Optimization (MOPSO) och Comprehensive Learning Partikel Swam Optimization (CLPSO). Experiment som varierade nätets nätstorlek, nodernas överföringsområde och antalet noder i nätverket utfördes för att utvärdera den jämförande effektiviteten hos dessa algoritmer. För optimerad klusterbildning är de parametrar som beaktas nodernas överföringsområde, riktning och hastighet. Resultaten visar att CACONET avsevärt överträffar MOPSO och CLPSO.
I REF föreslås en klusteralgoritm baserad på optimering av myrkolonier för VANET för att förlänga livslängden för kluster.
CACONET: Ant Colony Optimization (ACO) Based Clustering Algorithm for VANET
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}