Roteamento em redes tolerantes a atrasos e interrupções: uma abordagem baseada em redes neurais

Tese (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2015.As Redes Tolerantes a Atrasos e Interrupções (DTN) foram concebidas para operar considerando interrupções e grandes atrasos na comunicação. O roteamento se torna uma tarefa mais desafiadora em contextos com alta frequência de mudança da topologia e poucas informações a respeito da topologia futura. Em uma rede formada somente por ônibus do sistema de transporte público, os contatos entre os ônibus acontecem de forma quase-oportunista devido à regularidade não estritamente seguida nos itinerários. Uma forma de melhorar o roteamento nas DTNs é explorar informações históricas e do cenário para aumentar a taxa de entrega de mensagens e diminuir o atraso na entrega e o consumo de recursos. Com poucas informações a serem exploradas no cenário, o roteamento fica mais difícil de ser tratado. Neste contexto, esta tese propõe uma nova abordagem de roteamento baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) que apresenta vantagens em relação as outras estratégias aplicáveis nas mesmas condições, tal como a estratégia do caminho de probabilidade máxima (MaxProp). Um mecanismo de predição de contatos baseado em RNA foi desenvolvido para permitir a obtenção de contatos futuros que então são utilizados em um mecanismo de construção de jornadas, permitindo estimar a melhor jornada até o destino. Um procedimento para projetar as RNAs é apresentado. Um simulador de troca de mensagens foi desenvolvido para testar as estratégias avaliadas. Os resultados obtidos demonstram que a abordagem desenvolvida atinge um maior número de mensagens entregues, menor atraso e menor custo de uso da rede. Esses resultados foram obtidos nas versões com ou sem replicação de mensagens utilizando dados reais ou sintéticos. Uma modelagem para a implementação da estratégia de roteamento proposta projetada para funcionar na arquitetura da Internet Research Task Force (IRTF) é apresentada.Abstract : Delay/disruption Tolerant Networks (DTN) are designed to operate considering interruptions and high delays in communication. The routing becomes a more challenging task in a context of a high frequency of topology changes in which little information are available. In a network formed just by buses of a bus transportation system, the contacts are quasi-opportunistic due the regularity in the itineraries not strictly followed by the bus. A manner to improve the routing in DTN is to exploit historical information to increase the delivery rate and decrease the delivery delay and resources consumption. In this context, this thesis describes a new routing approach based on Artificial Neural Networks (ANN) presenting advantages over other applicable strategies in the same conditions, such as the maximum probability path (Max- Prop). A contact predictor based on ANN was developed to achieve future contacts. The predicted contacts are used in a journey predictor, aiming to obtain the best journey to the destination. A procedure for designing of ANNs is presented. A message forwarding simulator was developed to test the evaluated strategies. The obtained results demonstrate that the developed approach increases the number of delivered messages, decreases the delivery delay and decreases the delivery cost. These results are verified both in the version with message replication, as without message replication, using synthetic or real data. A modeling for the implementation of the proposed routing strategy designed to work in the Internet Research Task Force (IRTF) architecture is presented