مقایسه و تحلیل عملکرد الگوریتمهای مسیریابی در شبکه های رایانهای: از الگوریتمهای کلاسیک تا روش های نوین مبتنی بر یادگیری ماشین

در دهه های اخیر، با رشد چشم گیر شبکه های رایانه ای و افزایش پیچیدگی ساختار آن ها، انتخاب الگوریتم مناسب برای مسیریابی به یک مسئلهی حیاتی در طراحی و مدیریت شبکه تبدیل شده است. در این پژوهش، به مقایسه و تحلیل عملکرد الگوریتم های مسیریابی با تمرکز بر دو رویکرد کلی پرداخته شده است: الگوریتمهای کلاسیک همچون Dijkstra، Bellman-Ford و AODV، و الگوریتمهای نوین مبتنی بر یادگیری ماشین از جمله Q-learning و Q-routing. با تکیه بر معیارهای علمی نظیر تاخیر انتها به انتها، نرخ تحویل بسته، مصرف انرژی، زمان همگرایی و تطبیق پذیری، عملکرد الگوریتم ها در سناریوهای مختلف مورد ارزیابی قرار گرفته است. در بخش نخست، تحلیلهای نظری و کیفی ارائه شده و در ادامه، نتایج شبیه سازی های تجربی و داده محور برای بررسی دقیق تر کارایی الگوریتم ها استفاده شده است. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین، علیرغم نیاز به زمان آموزش و داده ی اولیه، در محیطهای پویا و ناهمگون عملکرد بهتری از خود نشان داده اند. همچنین، در شرایطی که پایداری، مقیاس پذیری و مصرف انرژی اهمیت باالیی دارد، استفاده از الگوریتم هایی مانند Q-routing میتواند گزینه ای هوشمندانه تر باشد. این مقاله، با ارائه تحلیلی جامع، تالش می کند تا انتخاب بهینه ترین الگوریتم مسیریابی را در شرایط مختلف شبکه تسهیل کند و مسیر را برای توسعه سیستمهای هوشمند ارتباطی هموار سازد.

کلیدواژه ها:

الگوریتمهای مسیریابی ، یادگیری ماشین ، Q-routing ، شبکه های پویا ، مقایسه عملکرد