A Bioinspired Adaptive Congestion-Avoidance Routing for Mobile Ad Hoc Networks

Traditional mobile Ad Hoc network routing protocols are mainly based on the Shortest Path, which possibly results in many congestion nodes that incur routing instability and rerouting. To mitigate the side-efforts, this paper proposed a new bioinspired adaptive routing protocol (ATAR) based on a mathematics biology model ARAS. This paper improved the ARAS by reducing the randomness and by introducing a new routing-decision metric "the next-hop fitness" which was denoted as the congestion level of node and the length of routing path. In the route maintenance, the nodes decide to forward the data to next node according to a threshold value of the fitness. In the recovery phase, the node will adopt random manner to select the neighbor as the next hop by calculation of the improved ARAS. With this route mechanism, the ATAR could adaptively circumvent the congestion nodes and the rerouting action is taken in advance. Theoretical analysis and numerical simulation results show that the ATAR protocol outperforms AODV and MARAS in terms of delivery ratio, ETE delay, and the complexity. In particular, ATAR can efficiently mitigate the congestion

Algoritmos inspirados en Swarm intelligence para el enrutamieto en redes de telecomunicaciones.

En las últimas décadas hemos visto un rápido desarrollo de las redes de telecomunicación llegando a todos los rincones de la sociedad, bien a través de cable o bien de forma inalámbrica. Dichas redes, que cada vez son más grandes, dinámicas y complejas, integrando un mayor número de servicios y protocolos, requieren de un componente central que es el enrutamiento. El enrutamiento determina las estrategias a utilizar por los nodos de una red para encontrar las rutas óptimas entre un origen y un destino en el envío de información. Resulta difícil conseguir una estrategia que se adapte a este tipo de entornos altamente dinámicos, complejos y con un alto grado de heterogeneidad. Los algoritmos clásicos propuestos hasta la fecha suelen ser algoritmos centralizados que tratan de gestionar una arquitectura claramente distribuida, que en escenarios estacionarios pueden mantener un buen rendimiento, pero que no funcionan bien en escenarios donde se dan continuos cambios en la topología de red o en los patrones de tráfico. Es necesario proponer nuevos algoritmos que permitan el enrutamiento de forma distribuida, más adaptables a los cambios, robustos y escalables. Aquí vamos a tratar de hacer una revisión de los algoritmos propuestos inspirados en la naturaleza, particularmente en los comportamientos colectivos de sociedades de insectos. Veremos cómo de una forma descentralizada y auto-organizada, mediante agentes simples e interacciones locales, podemos alcanzar un comportamiento global "inteligente" que cumpla dichas cualidades. Por último proponemos Abira, un algoritmo ACO basado en AntNet-FA que trata de mejorar el rendimiento y la convergencia introduciendo mecanismos de exploración, de feedback negativo como la penalización y de comunicación de de las mejores rutas. Tras realizar una simulación y comparar los resultados con el algoritmo original, vemos que Abira muestra un mejor rendimiento