Preview

Вестник СибГУТИ

Расширенный поиск

Применение алгоритма пчелиной колонии BeeAdHoc для маршрутизации в FANET

Полный текст:

Аннотация

FANET - беспроводные самоорганизующиеся сети, состоящие из беспилотных летательных аппаратов, характеризующиеся высокой подвижностью узлов, динамически изменяющейся топологией и движением в ЗD-пространстве. Одной из основных проблем организации FANET является маршрутизация. В работе на примере протокола BeeAdHoc представлены результаты экспериментального исследования, подтверждающего целесообразность применения алгоритмов пчелиной колонии для маршрутизации в FANET.

Ключевые слова


Об авторах

А. В. Леонов
ОмГТУ
Россия


Г. А. Литвинов
ОмГТУ
Россия


Список литературы

1. Beni G., Wang J. Swarm intelligence in cellular robotic systems // Robots and Biological Systems: Towards a New Bionics. Springer, 1993. P. 703-712.

2. Курейчик В. M, Кажаров А. А. Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ Технические Науки. 2011. Вып. 7, № 120. С. 30-36.

3. Курейчик В. В., Запорожец Д. Ю. Роевой алгоритм в задачах оптимизации // Известия ЮФУ Технические Науки. 2010. Вып. 7, № 108. С. 28-32.

4. Karaboga D., Akay В. A survey: algorithms simulating bee swarm intelligence // Artif. Intell. Rev. 2009. V. 31, № 1-4. P. 61-85.

5. Маха J-А., Mahmoud M.S.B., Larrieu N. Survey on UAANET Routing Protocols and Network Security Challenges // Ad Hoc Sens. Wirel. Netw. 2017.

6. Lucie P., Teodorovic D. Computing with bees: attacking complex transportation engineering problems // Int. J. Artif. Intell. Tools. 2003. V. 12, № 3. P. 375-394.

7. Калъчевская П. И., Леванова T. В. Алгоритм пчелиного роя для задачи размещения предприятий с ограничениями на объемы поставок. Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ), 2015. С. 1833-1837.

8. Курейчик В. В., Жиленков М. А. Пчелиный алгоритм для решения оптимизационных задач с явно выраженной целевой функцией // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2015. Вып. 1, № 21. С. 1-8.

9. Teodorovic D. Bee Colony Optimization (ВСО) // Innovations in Swarm Intelligence. Springer, Berlin, Heidelberg, 2009. P. 39-60.

10. Pham D. I., Haj Darwish A., Eldukhri E. E. Optimisation of a fuzzy logic controller using the bees algorithm // Int. J. Comput. Aided Eng. Technol. 2009. V. 1, № 2. P. 250-264.

11. Yang Х-S. Engineering optimizations via nature-inspired virtual bee algorithms // Artif. Intel 1. Knowl. Eng. Appl. Bioinspired Approach. 2005. P. 317-323.

12. Karaboga D., Basturk B. On the performance of artificial bee colony (ABC) algorithm // Appl. Soft Comput. 2008. V. 8, № 1. P. 687-697.

13. Wedde H. F., Farooq M, Zhang Y. BeeHive. An efficient fault-tolerant routing algorithm inspired by honey bee behavior // Lect. Notes Comput. Sci. 2004. V. 3172. P. 83-94.

14. Davidovic T, Teodorovic D., Selmic M. Bee Colony Optimization - part I: The algorithm overview // Yugosl. J. Oper. Res. 2015. V. 25, № 1. P. 33-56.

15. Teodorovic D., Selmic M, Davidovic T. Bee Colony Optimization - part II: The application survey // Yugosl. J. Oper. Res. 2015. V. 25, № 2. P. 185-219.

16. Wei S. et. al. Simulation study of unmanned aerial vehicle communication networks addressing bandwidth disruptions / ed. Pham K.D., Cox J.L. 2014. P. 908500-1-908500-10.

17. Gupta L., Jain R., Vaszkun G. Survey of Important Issues in UAV Communication Networks // IEЕЕ Commun. Surv. Tutor. 2015. P. 1-32.

18. Bekmezci I., Sahingoz О. K., Temel S. Flying Ad-Hoc Networks (FANETs): A survey // Ad Hoc Netw. 2013. V. 11, № 3. P. 1254-1270.

19. Sahingoz О. K. Networking Models in Flying Ad-Hoc Networks (FANETs): Concepts and Challenges // J. Intell. Robot. Syst. 2014. V. 74, № 1-2. P. 513-527.

20. Saleem Y., Rehmani M. H., Zeadally S. Integration of Cognitive Radio Technology with unmanned aerial vehicles: Issues, opportunities, and future research challenges // J. Netw. Comput. Appl. 2015. V. 50. P. 15-31.

21. Temel S., Bekmezci 1. On the performance of flying ad hoc networks (FANETs) utilizing near space high altitude platforms (HAPs) // IEEE International Conference on Recent Advances in Space Technologies (RAST). 2013. P. 461-465.

22. Bee-Inspired Protocol Engineering. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. 319 p.

23. Farooq M. Bee-inspired routing protocols for mobile ad hoc and sensor networks // Bee-Inspired Protocol Engineering. Springer, 2009. P. 235-270.

24. H. F. Wedde, M. Farooq, C. Timm. BeeAdHoc: an Efficient, Secure and Scalable Routing Framework for Mobile AdHoc Networks: Technical report PG460. School of Computer Science: University of Dortmund, 2005. P. 263.

25. Боронин П. H., Кучерявый A. E. Интернет вещей как новая концепция развития сетей связи // Информационные технологии и телекоммуникации. 2014. Вып. 3, № 7. С. 7-30.

26. Ahmed A., Ogunbiyi О., Aduragba Т. Optimal Data Collection from a Network using Probability Collectives (Swarm Based). 2015. V. 3, № 4. P. 49-58.

27. Дорохова А. А., Парамонов А. И. Исследование трафика и качества обслуживания в самоорганизующихся сетях на базе БПЛА // Информационные технологии и телекоммуникации. 2016. Вып. 2, № 4. С. 12-25.

28. Singh К., Ferma А. К. Experimental analysis of AODV, DSDV and OLSR routing protocol for flying adhoc networks (FANETs) // ШЕЕ International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT). 2015. P. 1-4.

29. Qazi S. et al. An Architecture for Real Time Monitoring Aerial Adhoc Network // IEЕЕ International Conference on Frontiers of Information Technology. 2015. P. 154-159.

30. Li Y., St-Hilaire M., Kunz T. Improving routing in networks of UAVs via scoped flooding and mobility prediction // IEЕЕ Wireless Days, IFIP. 2012. P. 1-6.

31. Bettstetter С., Resta G., Santi Р. The node distribution of the random waypoint mobility model for wireless ad hoc networks // IEEE Trans. Mob. Comput. 2003. V. 2, № 3. P. 257-269.

32. Bouachir O. et al. A mobility model for UAV Ad hoc network // IEEE International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). 2014. P. 383-388.

33. Broch J., Maltz D. A., Johnson D. B. Maximum battery life routing to support ubiquitous mobile computing in wireless ad hoc networks // Parallel Architectures, Algorithms, and Networks, 1999. (I-SPAN’99) Proceedings. Fourth International Symposium on. IEEE, 1999. P. 370-375.

34. Liu J. et al. End-to-end delay in mobile ad hoc networks with generalized transmission range and limited packet redundancy // IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). 2012. P. 1731-1736.

35. de Moraes R. M., Sadjadpour H. R., Garcia-Luna-Aceves J. J. Throughput-delay analysis of mobile ad-hoc networks with a multi-copy relaying strategy // IEEE Conference on Sensor and Ad Hoc Communications and Networks (SECON). 2004. P. 200-209.

36. Jacquet P., Viennot L. Overhead in Mobile Ad-Hoc Network Protocols. 2000.

37. Broch J., Maltz D. A., Johnson D. B. A performance comparison of multi-hop wireless ad hoc network routing protocols // IEEE International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Networks (I-SPAN’99). 1999. P. 370-375.


Рецензия

Для цитирования:


Леонов А.В., Литвинов Г.А. Применение алгоритма пчелиной колонии BeeAdHoc для маршрутизации в FANET. Вестник СибГУТИ. 2018;(1):85-95.

For citation:


Leonov A..., Litvinov G... Application of the BeeAdHoc bee colony algorithm for routing to FANET. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Informatics. 2018;(1):85-95. (In Russ.)

Просмотров: 12


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-6920 (Print)