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Otimização de Rota em Manets Multicanais e Multi-interfaces: Uma Abordagem Baseada em Computação Inteligente

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Previous issue date: 2014-02-28 / Um número cada vez maior de pessoas e de equipamentos utiliza redes sem fio para
as mais diversas tarefas. Na última década, o mundo viu a popularização de redes de acesso
local sem fio, WLANs (do inglês, Wireless Local Area Networks), que usam a tecnologia Wi-Fi
(do inglês, Wireless Fidelity), com 6,5 milhões de pontos de acesso públicos disponíveis em
2013, podendo chegar a 10,5 milhões em 2018. Um tipo de rede, a ad hoc, torna possível o
uso da tecnologia Wi-Fi em um número maior de cenários. Isso se dá pelo fato das redes ad
hoc, diferentemente das convencionais, não precisarem, para funcionar, de uma infraestrutura
previamente montada com um ponto central responsável por toda a coordenação da comunicação.
Com a importância das redes Wi-Fi, ad hoc ou não, muitos estudos tentam melhorar sua
capacidade de vazão e um deles é o de redes multicanais e multi-interfaces. Usar essa abordagem
para as redes ad hoc, especialmente as móveis, conhecidas como MANETs (do inglês, Mobile
ad hoc networks), mostra-se ainda mais interessante, uma vez que elas possuem uma topologia
extremamente dinâmica e são mais vulneráveis a quebras de enlace, o que impacta bastante
seu desempenho. Muitos trabalhos tentam otimizar redes multicanais e multi-interfaces desse
tipo, propondo, geralmente, novos protocolos para camada de enlace. Outros propõem novos
protocolos de camada de rede, mas, em muitos casos, apenas usando princípios ad hoc como
base para o desenvolvimento das menos dinâmicas redes mesh.
Neste trabalho, o foco foi nos aspectos do roteamento das MANETs, especialmente na
recuperação de rotas. Adaptou-se o popular protocolo AODV (do inglês, Ad hoc On-Demand
Distance Vector) para que ele enxergasse múltiplos canais e interfaces e buscou-se otimizá-lo
em termos de fração de pacotes entregues e de atraso médio. Nessa otimização, utilizou-se
uma técnica de Computação Inteligente conhecida como Otimização Multiobjetiva por Enxame
de Partículas, MOPSO (do inglês, Multiobjective Particle Swarm Optimization). Também foi
realizada, em separado, uma modificação na política de reparo para que ela passasse a considerar
em sua decisão os valores das vazões médias das vizinhanças dso nós fonte predecessor à quebra.
Para obter os resultados, todas as simulações foram feitas utilizando o The Network Simulator,
ns-2, em uma versão modificada para dar suporte a múltiplos canais e interfaces.
Os resultados obtidos foram analisados em função tanto do número de interfaces quanto
do clássico tempo de pausa. De maneira geral, verificou-se que o uso da MOPSO pode melhorar o
atraso em até 12%, em relação à política padrão de recuperação de quebras de enlace. Por sua vez,
a política que considerou a vazão, apesar de ter uma tendência em obter valores intermediários
quando comparada com as outras duas, pode, em alguns casos, ser até melhor que a da MOPSO.
Além de estudos gráficos, estudos estatísticos foram realizados.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11287
Date28 February 2014
CreatorsPimentel, Carlos Eduardo Buarque Cruz
ContributorsDias, Kelvin Lopes
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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