A Survey on the Application of Evolutionary Algorithms for Mobile Multihop Ad Hoc Network Optimization Problems

Evolutionary algorithms are metaheuristic algorithms that provide quasioptimal solutions in a reasonable time. They have been applied to many optimization problems in a high number of scientific areas. In this survey paper, we focus on the application of evolutionary algorithms to solve optimization problems related to a type of complex network likemobilemultihop ad hoc networks. Since its origin, mobile multihop ad hoc network has evolved causing new types of multihop networks to appear such as vehicular ad hoc networks and delay tolerant networks, leading to the solution of new issues and optimization problems. In this survey, we review the main work presented for each type of mobile multihop ad hoc network and we also present some innovative ideas and open challenges to guide further research in this topic

Natural computing for vehicular networks

La presente tesis aborda el diseño inteligente de soluciones para el despliegue de redes vehiculares ad-hoc (vehicular ad hoc networks, VANETs). Estas son redes de comunicación inalámbrica formada principalmente por vehículos y elementos de infraestructura vial. Las VANETs ofrecen la oportunidad para desarrollar aplicaciones revolucionarias en el ámbito de la seguridad y eficiencia vial. Al ser un dominio tan novedoso, existe una serie de cuestiones abiertas, como el diseño de la infraestructura de estaciones base necesaria y el encaminamiento (routing) y difusión (broadcasting) de paquetes de datos, que todavía no han podido resolverse empleando estrategias clásicas. Es por tanto necesario crear y estudiar nuevas técnicas que permitan de forma eficiente, eficaz, robusta y flexible resolver dichos problemas. Este trabajo de tesis doctoral propone el uso de computación inspirada en la naturaleza o Computación Natural (CN) para tratar algunos de los problemas más importantes en el ámbito de las VANETs, porque representan una serie de algoritmos versátiles, flexibles y eficientes para resolver problemas complejos. Además de resolver los problemas VANET en los que nos enfocamos, se han realizado avances en el uso de estas técnicas para que traten estos problemas de forma más eficiente y eficaz. Por último, se han llevado a cabo pruebas reales de concepto empleando vehículos y dispositivos de comunicación reales en la ciudad de Málaga (España). La tesis se ha estructurado en cuatro grandes fases. En la primera fase, se han estudiado los principales fundamentos en los que se basa esta tesis. Para ello se hizo un estudio exhaustivo sobre las tecnologías que emplean las redes vehiculares, para así, identificar sus principales debilidades. A su vez, se ha profundizado en el análisis de la CN como herramienta eficiente para resolver problemas de optimización complejos, y de cómo utilizarla en la resolución de los problemas en VANETs. En la segunda fase, se han abordado cuatro problemas de optimización en redes vehiculares: la transferencia de archivos, el encaminamiento (routing) de paquetes, la difusión (broadcasting) de mensajes y el diseño de la infraestructura de estaciones base necesaria para desplegar redes vehiculares. Para la resolución de dichos problemas se han propuesto diferentes algoritmos CN que se clasifican en algoritmos evolutivos (evolutionary algorithms, EAs), métodos de inteligencia de enjambre (swarm intelligence, SI) y enfriamiento simulado (simulated annealing, SA). Los resultados obtenidos han proporcionado protocolos de han mejorado de forma significativa las comunicaciones en VANETs. En la tercera y última fase, se han realizado experimentos empleando vehículos reales circulando por las carreteras de Málaga y que se comunicaban entre sí. El principal objetivo de estas pruebas ha sido el validar las mejoras que presentan los protocolos que se han optimizado empleando CN. Los resultados obtenidos de las fases segunda y tercera confirman la hipótesis de trabajo, que la CN es una herramienta eficiente para tratar el diseño inteligente en redes vehiculares

Bio-inspired Computing and Smart Mobility

Por último, se aborda la predicción de plazas libres de aparcamiento utilizando técnicas de aprendizaje automático, tales como series temporales, agrupamiento, etc., incluyendo un prototipo de aplicación web. La tercera parte de esta tesis doctoral se enfoca en el diseño y evaluación de un nuevo algoritmo inspirado en la epigénesis, el Algoritmo Epigenético. Luego de la descripción del modelo en el que se basa y de sus partes, se utiliza este nuevo algoritmo para la resolución del problema de la mochila multidimensional y se comparan sus resultados con los de otros algoritmos del estado de arte. Por último se emplea también el Algoritmo Epigenético para la optimización de la arquitectura Yellow Swarm, un problema de movilidad inteligente resuelto por un nuevo algoritmo bioinspirado. A lo largo de esta tesis doctoral se han descrito los problemas de movilidad inteligente y propuesto nuevas herramientas para su optimización. A partir de los experimentos realizados se concluye que estas herramientas, basadas en algoritmos bioinspirados, son eficientes para abordar estos problemas, obteniendo resultados competitivos comparados con los del estado del arte, los cuales han sido validados estadísticamente. Esto representa un aporte científico pero también una serie de mejoras para la sociedad toda, tanto en su salud como en el aprovechamiento de su tiempo libre. Fecha de lectura de Tesis: 01 octubre 2018.Esta tesis doctoral propone soluciones a problemas de movilidad inteligente, concretamente la reducción de los tiempos de viajes en las vías urbanas, las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de combustible, mediante el diseño y uso de nuevos algoritmos bioinspirados. Estos algoritmos se utilizan para la optimización de escenarios realistas, cuyo trazado urbano se obtiene desde OpenStreetMap, y que son luego evaluados en el microsimulador SUMO. Primero se describen las bases científicas y tecnológicas, incluyendo la definición y estado del arte de los problemas a abordar, las metaheurísticas que se utilizarán durante el desarrollo de los experimentos, así como las correspondientes validaciones estadísticas. A continuación se describen los simuladores de movilidad como principal herramienta para construir y evaluar los escenarios urbanos. Por último se presenta una propuesta para generar tráfico vehicular realista a partir de datos de sensores que cuentan el número de vehículos en la ciudad, utilizando herramientas incluidas en SUMO combinadas con algoritmos evolutivos. En la segunda parte se modelan y resuelven problemas de movilidad inteligente utilizando las nuevas arquitecturas Red Swarm y Green Swarm para sugerir nuevas rutas a los vehículos utilizando nodos con conectividad Wi-Fi. Red Swarm se centra en la reducción de tiempos de viajes evitando la congestión de las calles, mientras que Green Swarm está enfocado en la reducción de emisiones y consumo de combustible. Luego se propone la arquitectura Yellow Swarm que utiliza una serie de paneles LED para indicar desvíos que los vehículos pueden seguir en lugar de nodos Wi-Fi haciendo esta propuesta más accesible. Además se propone un método para genera rutas alternativas para los navegadores GPS de modo que se aprovechen mejor las calles secundarias de las ciudades, reduciendo los atascos

Mission-based mobility models for UAV networks

Las redes UAV han atraído la atención de los investigadores durante la última década. Las numerosas posibilidades que ofrecen los sistemas single-UAV aumentan considerablemente al usar múltiples UAV. Sin embargo, el gran potencial del sistema multi-UAV viene con un precio: la complejidad de controlar todos los aspectos necesarios para garantizar que los UAVs cumplen la misión que se les ha asignado. Ha habido numerosas investigaciones dedicadas a los sistemas multi-UAV en el campo de la robótica en las cuales se han utilizado grupos de UAVs para diferentes aplicaciones. Sin embargo, los aspectos relacionados con la red que forman estos sistemas han comenzado a reclamar un lugar entre la comunidad de investigación y han hecho que las redes de UAVs se consideren como un nuevo paradigma entre las redes multi-salto. La investigación de redes de UAVs, de manera similar a otras redes multi-salto, se divide principalmente en dos categorías: i) modelos de movilidad que capturan la movilidad de la red, y ii) algoritmos de enrutamiento. Ambas categorías han heredado muchos algoritmos que pertenecían a las redes MANET, que fueron el primer paradigma de redes multi-salto que atrajo la atención de los investigadores. Aunque hay esfuerzos de investigación en curso que proponen soluciones para ambas categorías, el número de modelos de movilidad y algoritmos de enrutamiento específicos para redes UAV es limitado. Además, en el caso de los modelos de movilidad, las soluciones existentes propuestas son simplistas y apenas representan la movilidad real de un equipo de UAVs, los cuales se utilizan principalmente en operaciones orientadas a misiones, en la que cada UAV tiene asignados movimientos específicos. Esta tesis propone dos modelos de movilidad basados en misiones para una red de UAVs que realiza dos operaciones diferentes. El escenario elegido en el que se desarrollan las misiones corresponde con una región en la que ha ocurrido, por ejemplo, un desastre natural. La elección de este tipo de escenario se debe a que en zonas de desastre, la infraestructura de comunicaciones comúnmente está dañada o totalmente destruida. En este tipo de situaciones, una red de UAVs ofrece la posibilidad de desplegar rápidamente una red de comunicaciones. El primer modelo de movilidad, llamado dPSO-U, ha sido diseñado para capturar la movilidad de una red UAV en una misión con dos objetivos principales: i) explorar el área del escenario para descubrir las ubicaciones de los nodos terrestres, y ii) hacer que los UAVs converjan de manera autónoma a los grupos en los que se organizan los nodos terrestres (también conocidos como clusters). El modelo de movilidad dPSO-U se basa en el conocido algoritmo particle swarm optimization (PSO), considerando los UAV como las partículas del algoritmo, y también utilizando el concepto de valores dinámicos para la inercia, el local best y el neighbour best de manera que el modelo de movilidad tenga ambas capacidades: la de exploración y la de convergencia. El segundo modelo, denominado modelo de movilidad Jaccard-based, captura la movilidad de una red UAV que tiene asignada la misión de proporcionar servicios de comunicación inalámbrica en un escenario de mediano tamaño. En este modelo de movilidad se ha utilizado una combinación del virtual forces algorithm (VFA), de la distancia Jaccard entre cada par de UAVs y metaheurísticas como hill climbing y simulated annealing, para cumplir los dos objetivos de la misión: i) maximizar el número de nodos terrestres (víctimas) que se encuentran bajo el área de cobertura inalámbrica de la red UAV, y ii) mantener la red UAV como una red conectada, es decir, evitando las desconexiones entre UAV. Se han realizado simulaciones exhaustivas con herramientas software específicamente desarrolladas para los modelos de movilidad propuestos. También se ha definido un conjunto de métricas para cada modelo de movilidad. Estas métricas se han utilizado para validar la capacidad de los modelos de movilidad propuestos de emular los movimientos de una red UAV en cada misión.UAV networks have attracted the attention of the research community in the last decade. The numerous capabilities of single-UAV systems increase considerably by using multiple UAVs. The great potential of a multi-UAV system comes with a price though: the complexity of controlling all the aspects required to guarantee that the UAV team accomplish the mission that it has been assigned. There have been numerous research works devoted to multi-UAV systems in the field of robotics using UAV teams for different applications. However, the networking aspects of multi-UAV systems started to claim a place among the research community and have made UAV networks to be considered as a new paradigm among the multihop ad hoc networks. UAV networks research, in a similar manner to other multihop ad hoc networks, is mainly divided into two categories: i) mobility models that capture the network mobility, and ii) routing algorithms. Both categories have inherited previous algorithms mechanisms that originally belong to MANETs, being these the first multihop networking paradigm attracting the attention of researchers. Although there are ongoing research efforts proposing solutions for the aforementioned categories, the number of UAV networks-specific mobility models and routing algorithms is limited. In addition, in the case of the mobility models, the existing solutions proposed are simplistic and barely represent the real mobility of a UAV team, which are mainly used in missions-oriented operations. This thesis proposes two mission-based mobility models for a UAV network carrying out two different operations over a disaster-like scenario. The reason for selecting a disaster scenario is because, usually, the common communication infrastructure is malfunctioning or completely destroyed. In these cases, a UAV network allows building a support communication network which is rapidly deployed. The first mobility model, called dPSO-U, has been designed for capturing the mobility of a UAV network in a mission with two main objectives: i) exploring the scenario area for discovering the location of ground nodes, and ii) making the UAVs to autonomously converge to the groups in which the nodes are organized (also referred to as clusters). The dPSO-U mobility model is based on the well-known particle swarm optimization algorithm (PSO), considering the UAVs as the particles of the algorithm, and also using the concept of dynamic inertia, local best and neighbour best weights so the mobility model can have both abilities: exploration and convergence. The second one, called Jaccard-based mobility model, captures the mobility of a UAV network that has been assigned with the mission of providing wireless communication services in a medium-scale scenario. A combination of the virtual forces algorithm (VFA), the Jaccard distance between each pair of UAVs and metaheuristics such as hill climbing or simulated annealing have been used in this mobility model in order to meet the two mission objectives: i) to maximize the number of ground nodes (i.e. victims) under the UAV network wireless coverage area, and ii) to maintain the UAV network as a connected network, i.e. avoiding UAV disconnections. Extensive simulations have been performed with software tools that have been specifically developed for the proposed mobility models. Also, a set of metrics have been defined and measured for each mobility model. These metrics have been used for validating the ability of the proposed mobility models to emulate the movements of a UAV network in each mission

Optimisation of Mobile Communication Networks - OMCO NET

The mini conference “Optimisation of Mobile Communication Networks” focuses on advanced methods for search and optimisation applied to wireless communication networks. It is sponsored by Research & Enterprise Fund Southampton Solent University. The conference strives to widen knowledge on advanced search methods capable of optimisation of wireless communications networks. The aim is to provide a forum for exchange of recent knowledge, new ideas and trends in this progressive and challenging area. The conference will popularise new successful approaches on resolving hard tasks such as minimisation of transmit power, cooperative and optimal routing

Routing schemes in FANETs: a survey

Flying ad hoc network (FANET) is a self-organizing wireless network that enables inexpensive, flexible, and easy-to-deploy flying nodes, such as unmanned aerial vehicles (UAVs), to communicate among themselves in the absence of fixed network infrastructure. FANET is one of the emerging networks that has an extensive range of next-generation applications. Hence, FANET plays a significant role in achieving application-based goals. Routing enables the flying nodes to collaborate and coordinate among themselves and to establish routes to radio access infrastructure, particularly FANET base station (BS). With a longer route lifetime, the effects of link disconnections and network partitions reduce. Routing must cater to two main characteristics of FANETs that reduce the route lifetime. Firstly, the collaboration nature requires the flying nodes to exchange messages and to coordinate among themselves, causing high energy consumption. Secondly, the mobility pattern of the flying nodes is highly dynamic in a three-dimensional space and they may be spaced far apart, causing link disconnection. In this paper, we present a comprehensive survey of the limited research work of routing schemes in FANETs. Different aspects, including objectives, challenges, routing metrics, characteristics, and performance measures, are covered. Furthermore, we present open issues

Secure and reliable wireless advertising system using intellectual characteristic selection algorithm for smart cities

Smart cities wireless advertising (smart mobile-AD) filed is one of the well-known area of research where smart devices using mobile ad hoc networks (MANET) platform for advertisement and marketing purposes. Wireless advertising through multiple fusion internet of things (IoT) sensors is one of the important field where the sensors combines multiple sensors information and accomplish the control of self-governing intelligent machines for smart cities advertising framework. With many advantages, this field has suffered with data security. In order to tackle security threats, intrusion detection system (IDS) is adopted. However, the existing IDS system are not able to fulfill the security requirements. This paper proposes an intellectual characteristic selection algorithm (ICSA) integrated with normalized intelligent genetic algorithm-based min-max feature selection (NIGA-MFS). The proposed solution designs for wireless advertising system for business/advertising data security and other transactions using independent reconfigurable architecture. This approach supports the wireless advertising portals to manage the data delivery by using 4G standard. The proposed reconfigurable architecture is validated by using applications specific to microcontrollers with multiple fusion IoT sensors