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Probability Routing Algorithm for Mobile Ad Hoc Networks’ Resources Management

Probability Routing Algorithm for Mobile Ad Hoc Networks’ Resources Management. Osama H. Hussein , Member, IEEE, Tarek N. Saadawi , and Myung Jong Lee, Senior Member, IEEE. 指導教授：郭文興 學生：黃仁襄. Abstract.

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Probability Routing Algorithm for Mobile Ad Hoc Networks’ Resources Management

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Presentation Transcript

  1. Probability Routing Algorithm for Mobile Ad HocNetworks’ Resources Management Osama H. Hussein, Member, IEEE, Tarek N. Saadawi, and MyungJong Lee, Senior Member, IEEE 指導教授：郭文興 學生：黃仁襄

  2. Abstract • 本篇介紹probabilistic-based ant routing algorithm for mobile adhoc networks的資源管理應用(ARAMA) 。 • 目的是展現ARAMA管理Mobile ad hoc networks (MANETs)資源的能力。 • Path index被用來測量總資源，和最大限度的減少封包(ant)大小。 • 模擬結果表示ARAMA在達到公平的資源使用的可能性，並可解決一般的MANET’s的路由問題。

  3. Outline • I. INTRODUCTION • II. ROUTING PROBLEM IN MANETS • III. ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) ALGORITHM • IV. WHY ARAMA? • V. EXISTING ANT ROUTING IN MANETS CLASSES • A. Ant-Like Mobile Agents Routing Algorithms • B. Ant Optimization Routing Algorithms • VI. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • A. The Algorithm

  4. Outline • B. Table Updating • C. Path Information and Path Grading • D. Sending the Data Packets • E. Conceptual Explanation of the Algorithm • VII. PERFORMANCE EVALUATION • A. Algorithm Parameters • B. Battery Model • C. Simulation Results • VIII. CONCLUSION

  5. INTRODUCTION • 與需要基礎設施的網路相較之下，mobile ad hoc networks(MANETs)不需要核心的設施。 • MANETs會自建、自配置、及適應即時的改變。 • 本篇中，ant routing algorithm for mobilead hoc networks (ARAMA)的應用介紹在[1-5]。 • [1-5]：螞蟻演算法在MANET上的各種應用 • ARAMA用來解決路由問題，及管理網路資源，此著重在達到公平的資源使用。

  6. ROUTING PROBLEM IN MANETS • 為了解決MANETs的路由問題，好的路由應該考慮到網路特性，即移動性、資源限制、頻寬、功率及錯誤率。 • 此外，當每節點要傳送資料時，網路資源的使用應公平的分配在每一節點。 • 演算法需應付快速的變動，及最佳化不只一種變數。

  7. ROUTING PROBLEM IN MANETS • 關於MANETs的路由可分為兩大類： • 1. 以路由表為基礎：DSDV, CGSR, GSR, FSR, HSR, WRP等[6-7] • 2. 源點需求發動：AODV, DSR, TORA, ABR, SSR等[6][8] • [6]：關於ad hoc無線網路的路由的總介 • [7]：高移動率目的地的路由 • [8]：ad hoc中按需的向量路由 • 上述兩類都要很大的overhead來解決路由問題。 • 這些大量的overhead會影響到網路效能及擴展性。 • 此外，多數的演算法只最佳化一種變數，且大多是指hop數

  8. ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO)ALGORITHM • 這演算法可藉由產生人工螞蟻找到最佳方案。 • 隨機的移動可使人工螞蟻去探索新路徑及重新探索舊路徑。 • 費洛蒙可使螞蟻找最佳路徑，蒸發機制讓系統遺忘舊資訊，並避免快速的收斂。 • ACO已成功應用在許多離散優化問題，如推銷員問題[9]、路由問題[10][11]。 • [9]：利用螞蟻演算法來解決推銷員問題 • [10-11]：以螞蟻演算法為基礎設計出的路由，[10]：AntNet [11]：S-ACO

  9. WHY ARAMA? • ARAMA是可靠的及高存活的演算法。 • ARAMA有許多按需和路由表演算法的優點，同時避免了許多缺點。 • 它取決於機率路由表，因此提供了大量的redundancy及將路徑分級，這樣增加了演算法的存活率。 • 表的更新需求主要在節點上，這會降低overhead的產生。 • 在ARAMA，探索封包(ant)的產生會導致接收/傳送數與距離成正比。 • 其他演算法，接收/傳送數是與節點數成正比。

  10. EXISTING ANT ROUTINGIN MANETS CLASSES • Ant-Like Mobile Agents Routing Algorithms • 代理在網路裡隨機移動去搜索節點，並收集資訊傳送到節點。 • 這種類的演算法不使用代理去最佳化路徑，如S-ACO[11]。 • 它只是用來傳送更新訊息，如：GPS/ant-like路由演算法[14]和ant-AODV混合路由演算法[15]。 • [14]：ad hoc網路上的GPS/ant-like路由演算法 • [15]：mobile ad hoc網路的移動代理路由協定

  11. EXISTING ANT ROUTINGIN MANETS CLASSES • Ant Optimization Routing Algorithms • 此種類會利用人工螞蟻來最佳化路徑，例子如下： • The Ant-Colony-Based Routing Algorithm (ARA) [16]: • 這演算法使用forward-backward螞蟻技術，很接近blind flooding。 • 也使用S-ACO修改過後的簡易版本，也因此，應用在大型網路上的穩定性是有問題的。 • [16]：在移動式多跳的ad hoc網路上的路由演算法

  12. EXISTING ANT ROUTINGIN MANETS CLASSES • Ants-Based Routing in Large Scale Mobile Ad Hoc Networks[17]: • 此演算法需知道自己及其他節點位置，並把網路分成很多部分，每一部分當作是一router。 • router的表是分布在該部分滿足一些特性的節點上，如redundancy。 • 這演算法是很複雜的，因為它需要方法來確定所有節點的位置。

  13. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • The Algorithm • 每節點都有費洛蒙表及機率表。機率表可由下式來建構出： ：節點i往鄰居j的費洛蒙值 ：連結(i, j)或節點j的試探值，可表現鄰居的資訊， 如序列延遲、剩餘電力、訊雜比、頻寬等。 ：是一函數，當 和 值高時，函 數值也會高。 ：可行的鄰居節點

  14. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • 如果可得到有關於最佳路徑的資訊，這項目的費洛蒙值可設為接近最佳值，來加快演算法速度。 • ARAMA提供了源點多條路徑通往目的地，這些路徑被分級且已準備好被使用。

  15. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • 當節點想找或維持路徑時，會往目的地發送forwardants(FAs)。 • FAs帶有源點位址、目的地位址、中繼點ID、和路徑資訊。 • 選擇下一節點是根據機率公式來做決定。 • 雖有很多FA往高機率的節點走，但還是有機率FA會往其他節點走，並不會不公平的分配。 • 在本篇中，不像flooding，一隻FA只會傳往一個鄰居。

  16. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA)

  17. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • 其他種的螞蟻可以用來增強演算法： • Negative Backward Ants: • 如果FA有滿足任何路徑限制(loop, TTL等)，它會被摧毀並產生negative backward ant，接著傳回源點，降低拜訪這路徑的機率。 • Destination Trail Ants: • 典型路由演算法保證找出最佳解，但當網路變大，找出的機率變小。 • 目的地點以低速率產生destination trail ants以確保overhead。 • 它隨機在網路中移動，修改費洛蒙表及機率表來支持連結。 • 這使一些偏遠的節點的費洛蒙值偏向目的地。 • 此外，當目的地移動時，這些trails是很好的指標。

  18. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA)

  19. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • Table Updating • 當中繼點收到 backward ant時，會收集路徑分級資料，此資料用來更新費洛蒙。 • 節點i收到ant的連結會增加費洛蒙， 其它連結則減少 • n：收到的backward ant數 • ρ：FA對應的路徑等級，0 ≦ ρ ≦ 1 • f(ρ)：蒸發函數 • g(ρ)：執行函數，目的在於控制對新資訊的反應速度

  20. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • Path Information and Path Grading • 路徑資料包含節點本地及整體路徑資訊。 • 越多資料也越容易接近最佳解，但ant的size變大，也就增加overhead。 • 解決方案是節點i上局部正規化索引Ii的計算 ，0 ≦ Ii ≦ 1， Ii：節點的i正規化索引 ：節點的i正規化優化參數，0＜ ＜ 1 ：在優化裡，參數 的比重 • 當節點有高可能性被選為路徑一成員時， Ii值會接近一致。

  21. ANT ROUTING ALGORITHM FOR MOBILE AD HOC NETWORKS (ARAMA) • FA帶有路徑索引Ipath， ，0 ≦Ipath＜1 • Ipath對hop數是一好的指標，當hop數增加，Ipath也就減少。 • 在目的地，路徑的分級是根據路徑資訊和參考值 (Ipath, best)來計算。 • (Ipath, best)是最佳的Ipath，從最後窗口(Wants)接收而來。 • 分級可從下式得知：

  22. ANT ROUTING ALGORITHMFOR MOBILEAD HOCNETWORKS (ARAMA) • 為展示ARAMA的潛力，將介紹下列兩例子： • Minimizing the Number of Hops： • 這可藉由計算節點索引Ii=C=constant達到，現在Ipath=Ch，h為FA的hop數。 • Distributed Energy Usage Across the Network: • 在MANETs，多數節點依賴有限能源如電池。 • 如果節點們的電池剩餘電量不考慮優化，最佳路徑上節點能源會不公平的使用。 • 同時，重要節點(如伺服器)就要以最大限度來限制壽命。 • 所以網路中的節點，對於能源使用應該給不同的優先權。

  23. ANT ROUTING ALGORITHMFOR MOBILEAD HOCNETWORKS (ARAMA) • 可用右式來達到目的： • 為hop數權重， 為電池權重， • 為常數， = • Sending the Data Packets • 可裝進FAs裡、照最高費洛蒙值的路徑傳、跟最佳FA(找到最佳路徑的)的路徑傳、或者綜合以上。

  24. ANT ROUTING ALGORITHMFOR MOBILEAD HOCNETWORKS (ARAMA) • Conceptual Explanation of the Algorithm

  25. ANT ROUTING ALGORITHMFOR MOBILEAD HOCNETWORKS (ARAMA) • 在Fig. 5，假設只有hop數來做最佳化的參數，一開始使用2個hop的路徑，當節點電池用盡在換3個hop，以此類推。 • 只最小化hop數在能源使用上並沒意義，所以除主要優化參數外，電池殘留也應用於最佳化。 • 如果電池殘留作為優化參數，當2個hop路徑上，節點的電池到達一門檻，封包會轉往3個hop路徑來送，最後可以轉回2個hop路徑來送。 • 門檻值可以被控制，這將會影響到交換路徑的頻率。

  26. ANT ROUTING ALGORITHMFOR MOBILEAD HOCNETWORKS (ARAMA)

  27. PERFORMANCE EVALUATION • 使用OPNET模擬模型來做為平台。

  28. PERFORMANCE EVALUATION • 此外，電池模型已被加到NIST/AODV OPNET模型[18]來做比較。 • [18]：AODVMANET協定的模擬模型 • 下列定義會在此節被討論： • Nnode failure：當節點能源耗盡，此節點失效。 • Network failure：因為能源耗盡而沒有任何路徑可以往目的 地傳資料。

  29. PERFORMANCE EVALUATION • Algorithm Parameters 傳送範圍300m • 這邊不使用negative backward ant和the destinationtrail ant techniques

  30. PERFORMANCE EVALUATION • Battery Model • 所有節點都使用電池當能源，當接收或發送封包時會減少。 • 電池模型的管理方程式如下： ([19]的簡化版) where • [19]：對mobile ad hoc網路協定的能源消耗模型

  31. PERFORMANCE EVALUATION • Simulation Results • Finding the Best Path: 點為固定點

  32. PERFORMANCE EVALUATION • Fair Nodes’ Local Energy Usage Distribution: • 固定node_1為源點，node_0為目的地

  33. PERFORMANCE EVALUATION

  34. PERFORMANCE EVALUATION

  35. PERFORMANCE EVALUATION • Survivability in Larger Networks Under Mobility Conditions:

  36. CONCLUSION • 對MANETs的資源管理，ARAMA是一合適的路由演算法，也是控制overhead的動態路由演算法。 • 此演算法可以利用不同參數來優化處理過程。 • 結果指出，演算法有找到最佳解及達到公平使用資源的能力。

  37. REFERENCES

  38. REFERENCES

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