26 research outputs found
An Effective Wireless Sensor Network Routing Protocol Based on Particle Swarm Optimization Algorithm
Improving wireless communication and artificial intelligence technologies by using Internet of Things (Itoh) paradigm has been contributed in developing a wide range of different applications. However, the exponential growth of smart phones and Internet of Things (IoT) devices in wireless sensor networks (WSNs) is becoming an emerging challenge that adds some limitations on Quality of Service (QoS) requirements. End-to-end latency, energy consumption, and packet loss during transmission are the main QoS requirements that could be affected by increasing the number of IoT applications connected through WSNs. To address these limitations, an effective routing protocol needs to be designed for boosting the performance of WSNs and QoS metrics. In this paper, an optimization approach using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed to develop a multipath protocol, called a Particle Swarm Optimization Routing Protocol (MPSORP). The MPSORP is used for WSN-based IoT applications with a large volume of traffic loads and unfairness in network flow. For evaluating the developed protocol, an experiment is conducted using NS-2 simulator with different configurations and parameters. Furthermore, the performance of MPSORP is compared with AODV and DSDV routing protocols. The experimental results of this comparison demonstrated that the proposed approach achieves several advantages such as saving energy, low end-to-end delay, high packet delivery ratio, high throughput, and low normalization load.publishedVersio
Shortest Paths Routing Problem in MANETs
The need for communication services is rapidly increasing, because the mobile communication service is synonymous with an ideal communication style realizing communication anytime, anywhere and with anyone. The availability of a path depends on the number of links and the reliability of each link forming the path. Many routing metrics in terms of number of links have been proposed, such as the shortest path routing. Shortest path routing selects a path having minimum cost to forward the data to the destination node. Shortest path routing algorithm selection depends on direct traffic form source to destination, maximizing the network performance and minimizing the cost. Performance of the network can be enhanced through shortest path routing but it also depends upon the functionality of the routing protocol and the parameters that are selected for the shortest path routing. The primary goal of such an adhoc network routing protocol is correct and efficient route establishment between a pair of nodes so that messages may be delivered in a timely manner. Route construction should be done with a minimum of cost, overhead and bandwidth consumption. Some of researchers explored the concept of shortest path routing over ad hoc network. Each one uses his own parameters with different topology. No one uses all parameters. In this paper, we will discuss the solutions ideas that have been proposed by them
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Optimising routing and trustworthiness of ad hoc networks using swarm intelligence
This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philsophy and awarded by Brunel UniversityThis thesis proposes different approaches to address routing and security of MANETs using swarm technology. The mobility and infrastructure-less of MANET as well as nodes misbehavior compose great challenges to routing and security protocols of such a network. The first approach addresses the problem of channel assignment in multichannel ad hoc networks with limited number of interfaces, where stable route are more preferred to be selected. The channel selection is based on link quality between the nodes. Geographical information is used with mapping algorithm in order to estimate and predict the links’ quality and routes life time, which is combined with Ant Colony Optimization (ACO) algorithm to find most stable route with high data rate. As a result, a better utilization of the channels is performed where the throughput increased up to 74% over ASAR protocol. A new smart data packet routing protocol is developed based on the River Formation Dynamics (RFD) algorithm. The RFD algorithm is a subset of swarm intelligence which mimics how rivers are created in nature. The protocol is a distributed swarm learning approach where data packets are smart enough to guide themselves through best available route in the network. The learning information is distributed throughout the nodes of the network. This information can be used and updated by successive data packets in order to maintain and find better routes. Data packets act like swarm agents (drops) where they carry their path information and update routing information without the need for backward agents. These data packets modify the routing information based on different network metrics. As a result, data packet can guide themselves through better routes.
In the second approach, a hybrid ACO and RFD smart data packet routing protocol is developed where the protocol tries to find shortest path that is less congested to the destination. Simulation results show throughput improvement by 30% over AODV protocol and 13% over AntHocNet. Both delay and jitter have been improved more than 96% over AODV protocol. In order to overcome the problem of source routing introduced due to the use of the ACO algorithm, a solely RFD based distance vector protocol has been developed as a third approach. Moreover, the protocol separates reactive learned information from proactive learned information to add more reliability to data routing. To minimize the power consumption introduced due to the hybrid nature of the RFD routing protocol, a forth approach has been developed. This protocol tackles the problem of power consumption and adds packets delivery power minimization to the protocol based on RFD algorithm.
Finally, a security model based on reputation and trust is added to the smart data packet protocol in order to detect misbehaving nodes. A trust system has been built based on the privilege offered by the RFD algorithm, where drops are always moving from higher altitude to lower one. Moreover, the distributed and undefined nature of the ad hoc network forces the nodes to obligate to cooperative behaviour in order not to be exposed. This system can easily and quickly detect misbehaving nodes according to altitude difference between active intermediate nodes
A framework for traffic flow survivability in wireless networks prone to multiple failures and attacks
Transmitting packets over a wireless network has always been challenging due to failures that have always occurred as a result of many types of wireless connectivity issues. These failures have caused significant outages, and the delayed discovery and diagnostic testing of these failures have exacerbated their impact on servicing, economic damage, and social elements such as technological trust. There has been research on wireless network failures, but little on multiple failures such as node-node, node-link, and link–link failures. The problem of capacity efficiency and fast recovery from multiple failures has also not received attention.
This research develops a capacity efficient evolutionary swarm survivability framework, which encompasses enhanced genetic algorithm (EGA) and ant colony system (ACS) survivability models to swiftly resolve node-node, node-link, and link-link failures for improved service quality. The capacity efficient models were tested on such failures at different locations on both small and large wireless networks. The proposed models were able to generate optimal alternative paths, the bandwidth required for fast rerouting, minimized transmission delay, and ensured the rerouting path fitness and good transmission time for rerouting voice, video and multimedia messages. Increasing multiple link failures reveal that as failure increases, the bandwidth used for rerouting and transmission time also increases. This implies that, failure increases bandwidth usage which leads to transmission delay, which in turn slows down message rerouting.
The suggested framework performs better than the popular Dijkstra algorithm, proactive, adaptive and reactive models, in terms of throughput, packet delivery ratio (PDR), speed of transmission, transmission delay and running time. According to the simulation results, the capacity efficient ACS has a PDR of 0.89, the Dijkstra model has a PDR of 0.86, the reactive model has a PDR of 0.83, the proactive model has a PDR of 0.83, and the adaptive model has a PDR of 0.81. Another performance evaluation was performed to compare the proposed model's running time to that of other evaluated routing models. The capacity efficient ACS model has a running time of 169.89ms on average, while the adaptive model has a running time of 1837ms and Dijkstra has a running time of 280.62ms. With these results, capacity efficient ACS outperforms other evaluated routing algorithms in terms of PDR and running time. According to the mean throughput determined to evaluate the performance of the following routing algorithms: capacity efficient EGA has a mean throughput of 621.6, Dijkstra has a mean throughput of 619.3, proactive (DSDV) has a mean throughput of 555.9, and reactive (AODV) has a mean throughput of 501.0. Since Dijkstra is more similar to proposed models in terms of performance, capacity efficient EGA was compared to Dijkstra as follows: Dijkstra has a running time of 3.8908ms and EGA has a running time of 3.6968ms. In terms of running time and mean throughput, the capacity efficient EGA also outperforms the other evaluated routing algorithms.
The generated alternative paths from these investigations demonstrate that the proposed framework works well in preventing the problem of data loss in transit and ameliorating congestion issue resulting from multiple failures and server overload which manifests when the process hangs. The optimal solution paths will in turn improve business activities through quality data communications for wireless service providers.School of ComputingPh. D. (Computer Science
Modeling and simulation of routing protocol for ad hoc networks combining queuing network analysis and ANT colony algorithms
The field of Mobile Ad hoc Networks (MANETs) has gained an important part of the interest of researchers and become very popular in last few years. MANETs can operate without fixed infrastructure and can survive rapid changes in the network topology. They can be studied formally as graphs in which the set of edges varies in time. The main method for evaluating the performance of MANETs is simulation. Our thesis presents a new adaptive and dynamic routing algorithm for MANETs inspired by the Ant Colony Optimization (ACO) algorithms in combination with network delay analysis. Ant colony optimization algorithms have all been inspired by a specific foraging behavior of ant colonies which are able to find, if not the shortest, at least a very good path connecting the colony’s nest with a source of food. Our evaluation of MANETs is based on the evaluation of the mean End-to-End delay to send a packet from source to destination node through a MANET. We evaluated the mean End-to-End delay as one of the most important performance evaluation metrics in computer networks. Finally, we evaluate our proposed ant algorithm by a comparative study with respect to one of the famous On-Demand (reactive) routing protocols called Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) protocol. The evaluation shows that, the ant algorithm provides a better performance by reducing the mean End-to-End delay than the AODV algorithm. We investigated various simulation scenarios with different node density and pause times. Our new algorithm gives good results under certain conditions such as, increasing the pause time and decreasing node density. The scenarios that are applied for evaluating our routing algorithm have the following assumptions: 2-D rectangular area, no obstacles, bi-directional links, fixed number of nodes operate for the whole simulation time and nodes movements are performed according to the Random Waypoint Mobility (RWM) or the Boundless Simulation Area Mobility (BSAM) model. KEYWORDS: Ant Colony Optimization (ACO), Mobile Ad hoc Network (MANET), Queuing Network Analysis, Routing Algorithms, Mobility Models, Hybrid Simulation
Cost based optimization for strategic mobile radio access network planning using metaheuristics
La evolución experimentada por las comunicaciones móviles a lo largo de las últimas
décadas ha sido motivada por dos factores principales: el surgimiento de nuevas aplicaciones
y necesidades por parte del usuario, así como los avances tecnológicos. Los
servicios ofrecidos para términales móviles han evolucionado desde el clásico servicio
de voz y mensajes cortos (SMS), a servicios más atractivos y por lo tanto con una
rápida aceptación por parte de usuario final como, video telephony, video streaming,
online gaming, and the internet broadband access (MBAS). Todos estos nuevos servicios
se han convertido en una realidad gracias a los avances técnologicos, avances
tales como nuevas técnicas de acceso al medio compartido, nuevos esquemas de codificiación
y modulación de la información intercambiada, sistemas de transmisión y
recepción basados en múltiples antenas (MIMO), etc.
Un aspecto importante en esta evolución fue la liberación del sector a principios de
los años 90, donde la función reguladora llevado a cabo por las autoridades regulatorias
nacionales (NRA) se ha antojado fundamental. Uno de los principales problemas
tratados por la NRA espcífica de cada nación es la determinación de los costes por
servicios mayoristas, esto es los servicios entre operadores de servicios móvilles, entre
los que cabe destacar el coste por terminación de llamada o de inteconexión. El
servicio de interconexión hace posible la comunicación de usuarios de diferente operadores,
así como el acceso a la totalidad de servicios, incluso a aquellos no prestados
por un operador en concreto gracias al uso de una red perteneciente a otro operador,
por parte de todos los usuarios.
El objetivo principal de esta tesis es la minimización de los costes de inversión en
equipamiento de red, lo cual repercute en el establecimiento de las tarifas de interconexión
como se verá a lo largo de este trabajo. La consecución de dicho objetivo
se divide en dos partes: en primer lugar, el desarrollo de un conjunto de algoritmos
para el dimesionado óptimo de una red de acceso radio (RAN) para un sistema de
comunicaciones móvilles. En segundo lugar, el diseño y aplicación de algoritmos de
optimización para la distribución óptima de los servicios sobre el conjunto de tecnologías
móviles existentes (OSDP).
El modulo de diseño de red proporciona cuatro algoritmos diferenciados encargados
del dimensionado y planificación de la red de acceso móvil. Estos algoritmos se aplican
en un entorno multi-tecnología, considerando sistemas de segunda (2G), tercera
(3G) y cuarta (4G) generación, multi-usuario, teniendo en cuenta diferentes perfiles
de usuarios con su respectiva carga de tráfico, y multo-servicio, incluyendo voz, servicios
de datos de baja velocidad (64-144 Kbps), y acceso a internet de banda ancha
móvil.
La segunda parte de la tesis se encarga de distribuir de una manera óptima el conjunto
de servicios sobre las tecnologías a desplegar. El objetivo de esta parte es
hacer un uso eficiente de las tecnologías existentes reduciendo los costes de inversión
en equipamiento de red. Esto es posible gracias a las diferencias tecnológicas existente
entre los diferentes sistemas móviles, que hacen que los sistemas de segunda
generación sean adecuados para proporcionar el servicio de voz y mensajería corta,
mientras que redes de tercera generación muestran un mejor rendimiento en la transmisión
de servicios de datos. Por último, el servicio de banda ancha móvil es nativo
de redes de última generadón, como High Speed Data Acces (HSPA) y 4G.
Ambos módulos han sido aplicados a un extenso conjunto de experimentos para el
desarrollo de análisis tecno-económicos tales como el estudio del rendimiento de las
tecnologías de HSPA y 4G para la prestación del servicio de banda ancha móvil, así
como el análisis de escenarios reales de despliegue para redes 4G que tendrán lugar a
partir del próximo año coinicidiendo con la licitación de las frecuencias en la banda
de 800 MHz. Así mismo, se ha llevado a cabo un estudio sobre el despliegue de redes
de 4G en las bandas de 800 MHz, 1800 MHz y 2600 MHz, comparando los costes
de inversión obtenidos tras la optimización. En todos los casos se ha demostrado
la mejora, en términos de costes de inversión, obtenida tras la aplicación de ambos
módulos, posibilitando una reducción en la determinación de los costes de provisión
de servicios.
Los estudios realizados en esta tesis se centran en la nación de España, sin embargo
todos los algoritmos implementados son aplicables a cualquier otro país europeo,
prueba de ello es que los algoritmos de diseño de red han sido utilizados en diversos
proyectos de regulación
Cost based optimization for strategic mobile radio access network planning using metaheuristics
La evolución experimentada por las comunicaciones móviles a lo largo de las últimas
décadas ha sido motivada por dos factores principales: el surgimiento de nuevas aplicaciones
y necesidades por parte del usuario, así como los avances tecnológicos. Los
servicios ofrecidos para términales móviles han evolucionado desde el clásico servicio
de voz y mensajes cortos (SMS), a servicios más atractivos y por lo tanto con una
rápida aceptación por parte de usuario final como, video telephony, video streaming,
online gaming, and the internet broadband access (MBAS). Todos estos nuevos servicios
se han convertido en una realidad gracias a los avances técnologicos, avances
tales como nuevas técnicas de acceso al medio compartido, nuevos esquemas de codificiación
y modulación de la información intercambiada, sistemas de transmisión y
recepción basados en múltiples antenas (MIMO), etc.
Un aspecto importante en esta evolución fue la liberación del sector a principios de
los años 90, donde la función reguladora llevado a cabo por las autoridades regulatorias
nacionales (NRA) se ha antojado fundamental. Uno de los principales problemas
tratados por la NRA espcífica de cada nación es la determinación de los costes por
servicios mayoristas, esto es los servicios entre operadores de servicios móvilles, entre
los que cabe destacar el coste por terminación de llamada o de inteconexión. El
servicio de interconexión hace posible la comunicación de usuarios de diferente operadores,
así como el acceso a la totalidad de servicios, incluso a aquellos no prestados
por un operador en concreto gracias al uso de una red perteneciente a otro operador,
por parte de todos los usuarios.
El objetivo principal de esta tesis es la minimización de los costes de inversión en
equipamiento de red, lo cual repercute en el establecimiento de las tarifas de interconexión
como se verá a lo largo de este trabajo. La consecución de dicho objetivo
se divide en dos partes: en primer lugar, el desarrollo de un conjunto de algoritmos
para el dimesionado óptimo de una red de acceso radio (RAN) para un sistema de
comunicaciones móvilles. En segundo lugar, el diseño y aplicación de algoritmos de
optimización para la distribución óptima de los servicios sobre el conjunto de tecnologías
móviles existentes (OSDP).
El modulo de diseño de red proporciona cuatro algoritmos diferenciados encargados
del dimensionado y planificación de la red de acceso móvil. Estos algoritmos se aplican
en un entorno multi-tecnología, considerando sistemas de segunda (2G), tercera
(3G) y cuarta (4G) generación, multi-usuario, teniendo en cuenta diferentes perfiles
de usuarios con su respectiva carga de tráfico, y multo-servicio, incluyendo voz, servicios
de datos de baja velocidad (64-144 Kbps), y acceso a internet de banda ancha
móvil.
La segunda parte de la tesis se encarga de distribuir de una manera óptima el conjunto
de servicios sobre las tecnologías a desplegar. El objetivo de esta parte es
hacer un uso eficiente de las tecnologías existentes reduciendo los costes de inversión
en equipamiento de red. Esto es posible gracias a las diferencias tecnológicas existente
entre los diferentes sistemas móviles, que hacen que los sistemas de segunda
generación sean adecuados para proporcionar el servicio de voz y mensajería corta,
mientras que redes de tercera generación muestran un mejor rendimiento en la transmisión
de servicios de datos. Por último, el servicio de banda ancha móvil es nativo
de redes de última generadón, como High Speed Data Acces (HSPA) y 4G.
Ambos módulos han sido aplicados a un extenso conjunto de experimentos para el
desarrollo de análisis tecno-económicos tales como el estudio del rendimiento de las
tecnologías de HSPA y 4G para la prestación del servicio de banda ancha móvil, así
como el análisis de escenarios reales de despliegue para redes 4G que tendrán lugar a
partir del próximo año coinicidiendo con la licitación de las frecuencias en la banda
de 800 MHz. Así mismo, se ha llevado a cabo un estudio sobre el despliegue de redes
de 4G en las bandas de 800 MHz, 1800 MHz y 2600 MHz, comparando los costes
de inversión obtenidos tras la optimización. En todos los casos se ha demostrado
la mejora, en términos de costes de inversión, obtenida tras la aplicación de ambos
módulos, posibilitando una reducción en la determinación de los costes de provisión
de servicios.
Los estudios realizados en esta tesis se centran en la nación de España, sin embargo
todos los algoritmos implementados son aplicables a cualquier otro país europeo,
prueba de ello es que los algoritmos de diseño de red han sido utilizados en diversos
proyectos de regulación
Personality Identification from Social Media Using Deep Learning: A Review
Social media helps in sharing of ideas and information among people scattered around the world and thus helps in creating communities, groups, and virtual networks. Identification of personality is significant in many types of applications such as in detecting the mental state or character of a person, predicting job satisfaction, professional and personal relationship success, in recommendation systems. Personality is also an important factor to determine individual variation in thoughts, feelings, and conduct systems. According to the survey of Global social media research in 2018, approximately 3.196 billion social media users are in worldwide. The numbers are estimated to grow rapidly further with the use of mobile smart devices and advancement in technology. Support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), Multilayer perceptron neural network, and convolutional neural network (CNN) are some of the machine learning techniques used for personality identification in the literature review. This paper presents various studies conducted in identifying the personality of social media users with the help of machine learning approaches and the recent studies that targeted to predict the personality of online social media (OSM) users are reviewed