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Delay optimization in manets using Knapsack and genetic algorithm

机译：使用背包和遗传算法的马蹄铁时延优化

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MANETs are wireless ad hoc network without any predefined infrastructure. They consist of autonomous or free nodes that can arrange themselves in various ways and operate without strict network administration. Multimedia transmission over Mobile Adhoc Networks (MANETs) is crucial to many applications. In MANETs, multiple path propagation is commonly used to transmit the data packets from source to destination. Multipath propagation results in out of order packet and thereby it increases the delay. For effective multimedia transmission, delay should be minimum and packets should reach the destination in defined order. The existing approaches either reduce the packet size or increase the streaming compression to reduce the loss. Reducing the packet size increases congestion whereas streaming compression only optimizes the bandwidth. The approach uses Knapsack algorithm for buffer management to maximize the in-order packets and minimize the out-of-order packets simultaneously. It also uses genetic algorithm to improve the packet delivery ratio.
机译：MANET是没有任何预定义基础结构的无线自组织网络。它们由自治或自由节点组成，这些节点可以以各种方式安排自己，并且无需严格的网络管理即可运行。通过移动自组网络（MANET）进行的多媒体传输对于许多应用程序至关重要。在MANET中，多路径传播通常用于将数据包从源传输到目的地。多径传播会导致数据包乱序，从而增加延迟。为了有效地进行多媒体传输，延迟应最小，并且数据包应按定义的顺序到达目的地。现有方法要么减小分组大小，要么增加流压缩以减少丢失。减少数据包大小会增加拥塞，而流压缩只会优化带宽。该方法使用Knapsack算法进行缓冲区管理，以最大化有序数据包，同时最小化无序数据包。它还使用遗传算法来提高数据包的传输率。

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