GrAnt: Inferring Best Forwarders from Complex Networks' Dynamics through a Greedy Ant Colony Optimization

Ana Cristina Kochem Vendramin 1 Anelise Munaretto 1 Myriam Regattieri Delgado 1 Aline Carneiro Viana 2
2 HIPERCOM - High performance communication
Inria Paris-Rocquencourt, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, X - École polytechnique, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR
Résumé : Cet article porte sur la proposition d'un protocole d'acheminement pour les réseaux complexes et dynamiques du type tolérants aux délais (DTN), qui est basé sur l'estimation de possibilités futures de contact. Le protocole proposé est appelé GrAnt (Greedy Ant) car il utilise une règle de transition greedy pour la méta-heuristique d'optimisation par colonies de fourmis (ACO). Cette méta-heuristique donne à GrAnt la possibilité de sélectionner les relais les plus prometteuses ou d'exploiter les bons chemins préalablement trouvé. La motivation principale pour l'utilisation de l'ACO est de profiter de son mécanisme de recherche basée sur population et de son apprentissage et adaptation rapide. En utilisant des simulations basées sur des modèles synthétiques de mobilité, nous montrons que GrAnt est en mesure d'adapter conformément son acheminement dans des différents scénarios et possède une meilleure performance comparée à des protocoles comme Epidemic et PROPHET, en plus de la génération de faible surcharge.
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Rapport
[Research Report] RR-7694, INRIA. 2011, pp.25
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Contributeur : Aline Carneiro Viana <>
Soumis le : vendredi 22 juillet 2011 - 16:45:32
Dernière modification le : vendredi 25 mai 2018 - 12:02:05
Document(s) archivé(s) le : dimanche 4 décembre 2016 - 22:30:44

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Ana Cristina Kochem Vendramin, Anelise Munaretto, Myriam Regattieri Delgado, Aline Carneiro Viana. GrAnt: Inferring Best Forwarders from Complex Networks' Dynamics through a Greedy Ant Colony Optimization. [Research Report] RR-7694, INRIA. 2011, pp.25. 〈inria-00610558v2〉

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