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dc.creatorMendes, Luís Guilherme Bergamini-
dc.date.accessioned2018-09-28T18:50:42Z-
dc.date.available2018-09-28T18:50:42Z-
dc.date.issued2018-06-29-
dc.identifier.citationMENDES, Luís Guilherme Bergamini. Uma nova versão do protocolo grant para redes tolerantes a atrasos. 2018. 105 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3468-
dc.description.abstractThis work presents a new version of the Greedy Ant (GrAnt) protocol, which uses the Ant Colony Optimization (ACO) meta-heuristic to route traffic in complex and dynamic Delay/Disruption Tolerant Networks. The new version, called rGrAnt, was developed to provide the protocol the ability to extract information online from nodes’ social connectivity, which can reside from disconnected and sparse to highly connected networking environments. With that information, rGrAnt can guide the ACO routing module using a set of rules for deciding (1) when to consider data from heuristic functions and/or pheromone concentration, (2) which data can be incorporated in both heuristic and pheromone parameters, and (3) if the message forwarding phase must be less or more restrictive. In nodes with low connectivity, GrAnt should be less restrictive when forwarding messages, in order to make better use of the few available contacts. In contrast, in nodes with high connectivity, it is necessary to restrict forwarding so as not to overload the same sets of nodes and links. rGrAnt was compared to GrAnt in three different mobility scenarios. Results show that, in the three scenarios, rGrAnt achieves a higher delivery ratio than GrAnt.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRede de computadore - Protocolospt_BR
dc.subjectRoteadores (Redes de computadores)pt_BR
dc.subjectTolerância a falha (Computadores)pt_BR
dc.subjectInteligência coletivapt_BR
dc.subjectOtimização matemáticapt_BR
dc.subjectAlgoritmos de formigaspt_BR
dc.subjectRedes ad hoc (Redes de computadores)pt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectComputer network protocolspt_BR
dc.subjectRouters (Computer network)pt_BR
dc.subjectFault-tolerant computingpt_BR
dc.subjectSwarm intelligencept_BR
dc.subjectMathematical optimizationpt_BR
dc.subjectAnt algorithmspt_BR
dc.subjectAd hoc networks (Computer networks)pt_BR
dc.subjectComputer sciencept_BR
dc.titleUma nova versão do protocolo grant para redes tolerantes a atrasospt_BR
dc.title.alternativeA new version of the grant protocol for delay tolerant networkspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoEsta dissertação apresenta uma nova versão do protocolo GrAnt (Greedy Ant), o qual utiliza a meta-heurística ACO (Ant Colony Optimization ou Otimização por Colônia de Formigas) para promover o roteamento em redes complexas e dinâmicas, como as DTNs (Delay/Disruption Tolerant Networks ou Redes Tolerantes a Atrasos/Desconexões). A nova versão, batizada de rGrAnt (Rule-based Greedy Ant), foi desenvolvida para prover ao GrAnt a habilidade de extrair informações online da conectividade social dos nós, os quais podem residir em ambientes de redes desde muito desconectados e esparsos até altamente conectados. Com essas informações, o rGrAnt pode guiar o módulo de roteamento do protocolo através de um conjunto de regras na decisão de (1) quando considerar informações de funções heurísticas e/ou concentração de feromônio, (2) quais informações podem ser incorporadas em ambos função heurística e concentração de feromônio e (3) seo encaminhamento de mensagens deve ser menos ou mais restritivo. Em nós com baixa conectividade, é interessante tornar o encaminhamento de mensagens no protocolo GrAnt menos restritivo, de forma a melhor aproveitar os poucos contatos disponíveis. Ao contrário, em nós com alta conectividade, torna-se necessário restringir o encaminhamentode mensagens de forma a não sobrecarregar sempre o mesmo conjunto de nós e enlaces.O desempenho do rGrAnt foi comparado com o GrAnt em três cenários diferentes desimulação. Resultados mostram que, nos três cenários, o rGrAnt obtém uma maior taxa de entrega de mensagens do que o GrAnt.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2550290282054547pt_BR
dc.contributor.advisor1Vendramin, Ana Cristina Barreiras Kochem-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3005557336605080pt_BR
dc.contributor.referee1Vendramin, Ana Cristina Barreiras Kochem-
dc.contributor.referee2Penna Neto, Manoel Camilo de Oliveira-
dc.contributor.referee3Fonseca, Anelise Munaretto-
dc.contributor.referee4Delgado, Myriam Regattieri-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.capesCiência da Computaçãopt_BR
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