یک الگوریتم مسیریابی مبتنی بر یادگیری ماشین برای اینترنت اشیاء متحرک

اینترنت اشیاء و کاربردهای آن امروزه در همه ی ابعاد زندگی بشری قابل مشاهده است که اضافه شدن قابلیت تحرک به اشیاء، چالش های جدیدی به وجود آورده است. تحرک گره ها باعث پویایی در توپولوژی و ناپایداری در لینک های شبکه شده و کشف مسیر با سربار و تاخیر کمتر را با چالش های متعدد مواجه کرده است. بیشتر الگوریتم های مسیریابی مبتنی بر تکنیک مسیر بردار فاصله مبتنی بر درخواست می باشند که مبتنی بر درخواست گره مبدا می باشد. در سال های اخیر بهبودهایی برروی این مکانیزم ارائه شده است که نسخه چند مسیره آن یکی از این بهبودها می باشد. با توجه به پویایی بالای شبکه و تغییرات لحظه ایی در اینترنت اشیاء متحرک، امکان پیش بینی همه شرایط و تنظیم بهینه پارامترها از قبل وجود ندارد. لذا در این مقاله یک رویکرد مسیریابی مبتنی بر الگوریتم مسیریابی بردار فاصله چند مسیره ارائه می شود که با یادگیری ماشین سعی دارد شرایط شبکه را ارزیابی کرده و بهترین گره واسط را برای مسیریابی انتخاب کند. در رویکرد پیشنهادی پنج الگویتم یادگیری ماشین مانند ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و درخت تصمیم گیری برای یادگیری مورد بررسی قرار می گیرند که چندین پارامتر شبکه مانند سرعت حرکت گره ها، تعداد گره های همسایه، اندازه بافر، انرژی باقیمانده و میانگین فاصله هر گره با همسایگانش را برای انتخاب گره واسط مناسب مورد بررسی قرار می دهند. نتایج شبیه سازی های انجام شده با زبان پایتون نشان می دهد که درخت تصمیم و گرادیان تقویت شده بهترین نتایج را در مجموعه داده جمع آوری شده دارند و با ترکیب آنها با رویکرد پیشنهادی، میزان تاخیر آنها به انتها به طور متوسط تا ۳۰ درصد و تعداد بسته های گمشده نیز تا ۱۸ درصد کاهش داشته است.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا ، مسیریابی ، مسیر یابی بردارفاصله چند مسیره مبتنی بر درخواست ، یادگیری ماشین