Learning automata based optimized multipath routingusing leapfrog algorithm for VANETs

机译：基于自动机的自动机基于Automate多径路由veapfrog算法

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More focus of research is going on routing in VANET as there would be frequent path breaks due to its nodes high mobility. It is better to consider multipath routing instead of single path routing to have the uninterrupted transmission in the networks like VANET. This paper shows the design of an optimized multipath routing which is based on learning automata and leapfrog method (LA-MPRLF). Particle Swarm Optimization (PSO) method is utilized to determine the better available paths. Learning automata is used to determine the number of multiple paths that can be used for transmission. Leapfrog algorithm is used to predetermine the path breaks in the network. The projected graphs demonstrate that LA-MPRLF shows improved performance in comparison with legacy systems with respect to the QoS parameters - packet delivery ratio and throughput.

机译：在Vanet中的更多研究焦点是在Vanet中进行路由，因为由于其节点具有高移动性而频繁的路径突破。最好考虑多路径路由而不是单路径路由，以在像vanet等网络中具有不间断的传输。本文显示了优化多径路由的设计，该路由基于学习自动机和跨越式方法（La-MPRLF）。粒子群优化（PSO）方法用于确定更好的可用路径。学习自动机用于确定可用于传输的多个路径的数量。 LeapFrog算法用于预先确定网络中的路径中断。预计的图表表明，与QoS参数 - 分组传递比率和吞吐量相比，LA-MPRLF与传统系统进行了改进的性能。

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来源
《IEEE International Conference on Communications》|2017年|1 v.|共5页
会议地点
作者
V. Saritha; P. Venkata Krishna; Sudip Misra; Mohammad S. Obaidat;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类通信;
关键词
Learning automata; Routing; Vehicular ad hoc networks; Routing protocols; Wireless communication; Throughput; Delays;

机译：学习自动机;路由;车辆ad hoc网络;路由协议;无线通信;吞吐量;延迟;

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