مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مسیریابی در اینترنت اشیاء با استفاده از الگوریتم جستجوی عروس دریایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر ، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان ، ایران.
2 گروه مهندسی فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان ، ایران
چکیده
در شبکه اینترنت اشیاء ارسال یک بسته از مبداء به مقصد و مسیریابی بهینه یک چالش اساسی است زیرا بسته‌ها باید در مسیر بهینه و با حداقل تاخیر و نرخ کمینه خطا ارسال شوند. یکی از چالش‌های این بخش عدم در نظر گرفتن مسئله ازدحام مسیرهای ارسال بسته‌ها در بیشتر پژوهش‌ها است. در این مقاله برای مسیریابی بهینه در اینترنت اشیاء یک رویکرد جدید بر اساس پیش بینی مسیر کم ازدحام و یک رویکرد انتخاب مسیر بهینه با هوش گروهی ارائه می‌شود. در روش پیشنهادی برای پیش‌بینی مسیرهای دارای ازدحام کم از یادگیری مبتنی بر رای‌گیری اکثریت شبکه عصبی، درخت تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی استفاده می‌شود. در روش پیشنهادی از الگوریتم عروس دریایی برای بهینه‌سازی مسیر ارسال بسته‌ها استفاده می‌شود. نقش الگوریتم عروس دریایی یافتن مسیرهای بهینه در شبکه با حداقل تاخیر، حداقل طول صف، حداقل خطای ارسال و بیشترین نرخ ارسال در مسیر مورد نظر است. پیاده‌سازی روش پیشنهادی در نرم‌افزار متلب انجام شده است و برای پیش بینی ازدحام از داده‌های شبیه‌سازی شده در اینترنت اشیاء استفاده شده است. یافته‌های تحقیق نشان می‌دهد تابع هدف مسیریابی روش پیشنهادی نسبت به الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری، بهینه‌سازی وال و کرم شب‌تاب از کارایی مناسب‌تری برخوردار است و این بدان است که روش پیشنهادی نسبت به این الگوریتم‌ها دارای مسیریابی کم خطاتر، با تاخیر کمتر و طول صف کمتر است. انرژی باقی مانده در گره‌های شبکه در روش پیشنهادی نسبت به الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری، بهینه-سازی وال و کرم شب‌تاب دیرتر مصرف می‌شود و عمر شبکه در روش پیشنهادی از این روش‌ها بیشتر است. روش پیشنهادی در پیش بینی ازدحام دارای دقت، حساسیت و صحتی به ترتیب برابر 97.63% ، 96.85% و 97.19% است. بکارگیری رای‌گیری اکثریت باعث می-شود تا دقت روش پیشنهادی نسبت به درخت تصمیم‌گیری، جنگل تصادفی و شبکه عصبی مصنوعی چند لایه به ترتیب 6.39%، 1.42% و 3.40% افزایش یابد. آزمایشات نشان داد که روش پیشنهادی در پیش بینی ازدحام در مسیرهای انتخاب شده از درخت تصمیم‌گیری، درختان تکراری، درختان تصادفی، روش خوشه‌بندی دارای دقت، حساسیت و صحت بیشتری است.
کلیدواژه‌ها

[1] Sahoo, B. M., Pandey, H. M., & Amgoth, T. (2021). GAPSO-H: A hybrid approach towards optimizing the cluster-based routing in wireless sensor network. Swarm and Evolutionary Computation, 60, 100772.
[2] Srivastava, A., Prakash, A., & Tripathi, R. (2020). Location based routing protocols in VANET: Issues and existing solutions. Vehicular Communications, 23, 100231.
[3] Vaiyapuri, T., Parvathy, V. S., Manikandan, V., Krishnaraj, N., Gupta, D., & Shankar, K. (2021). A Novel Hybrid Optimization for Cluster‐Based Routing Protocol in Information-Centric Wireless Sensor Networks for IoT Based Mobile Edge Computing. Wireless Personal Communications, 1-24.
[4] Aljohani, S. L., & Alenazi, M. J. (2021). MPResiSDN: Multipath Resilient Routing Scheme for SDN-Enabled Smart Cities Networks. Applied Sciences, 11(4), 1900.
[5] Kabilan, K., Bhalaji, N., Selvaraj, C., Kumaar, M., & Karthikeyan, P. T. R. (2018). Performance analysis of IoT protocol under different mobility models. Computers & Electrical Engineering, 72, 154-168.
[6] Sathyaraj, P., & Devi, D. R. (2020). Designing the routing protocol with secured IoT devices and QoS over Manet using trust-based performance evaluation method. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-9.
[7] Serhani, A., Naja, N., & Jamali, A. (2020). AQ-Routing: mobility-, stability-aware adaptive routing protocol for data routing in MANET–IoT systems. Cluster Computing, 23(1), 13-27.
[8] Solapure, S. S., & Kenchannavar, H. H. (2020). Design and analysis of RPL objective functions using variant routing metrics for IoT applications. WIRELESS NETWORKS.
[9] Chouhan, N., & Jain, S. C. (2020). Tunicate swarm Grey Wolf optimization for multi-path routing protocol in IoT assisted WSN networks. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-17.
[10] Shah, I. K., Maity, T., & Dohare, Y. S. (2020). Algorithm for energy consumption minimisation in wireless sensor network. IET Communications, 14(8), 1301-1310.
[11] Chou, J. S., & Truong, D. N. (2021). A novel metaheuristic optimizer inspired by behavior of jellyfish in ocean. Applied Mathematics and Computation, 389, 125535.
[12] Najm, I. A., Hamoud, A. K., Lloret, J., & Bosch, I. (2019). Machine learning prediction approach to enhance congestion control in 5G IoT environment. Electronics, 8(6), 607.
[13] Xie, Y., Wang, S., Wang, B., Xu, S., Wang, X., & Ren, J. (2021). Online algorithm for migration aware Virtualized Network Function placing and routing in dynamic 5G networks. Computer Networks, 194, 108115.
[14] Malathy, S., Jayarajan, P., Hindia, M. H. D., Tilwari, V., Dimyati, K., Noordin, K. A., & Amiri, I. S. (2021). Routing constraints in the device-to-device communication for beyond IoT 5G networks: a review. Wireless Networks, 27(5), 3207-3231.
[15] Huang, S. Y., Yang, H. T., & Chao, H. C. (2021, November). Efficiently Vehicle Route Planning based on Metaheuristic Algorithm in 5G. In 2021 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS) (pp. 1-2). IEEE.
[16] Serhani, A., Naja, N., & Jamali, A. (2020). AQ-Routing: mobility-, stability-aware adaptive routing protocol for data routing in MANET–IoT systems. Cluster Computing, 23(1), 13-27.
[17] Solapure, S. S., & Kenchannavar, H. H. (2020). Design and analysis of RPL objective functions using variant routing metrics for IoT applications. WIRELESS NETWORKS.
[18] Chouhan, N., & Jain, S. C. (2020). Tunicate swarm Grey Wolf optimization for multi-path routing protocol in IoT assisted WSN networks. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-17.