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Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7478
Tipo do documento: Tese
Título: Disseminação de mensagens em redes oportunistas baseada em relações sociais e aprendizagem de máquina
Autor: Souza, Camilo Batista de 
Primeiro orientador: Mota, Edjair de Souza
Primeiro membro da banca: Carvalho, Leandro Silva Galvão de
Segundo membro da banca: Carvalho, Celso Barbosa
Terceiro membro da banca: Souza, Jose Neuman de
Quarto membro da banca: Calafate, Carlos Tavares
Resumo: Redes Oportunistas estão se tornando uma solução para fornecer suporte de comunicação em áreas com redes celulares sobrecarregadas, e em cenários onde uma infraestrutura fixa não está disponível, como em regiões remotas e em desenvolvimento. Uma questão crítica, que ainda requer uma solução satisfatória, é o projeto de uma solução eficiente de disseminação de dados em termos da taxa de entrega, atraso médio e custo de encaminhamentos. Para solucionar esse problema, a maioria dos pesquisadores tem usado o estado da rede ou a mobilidade dos nós como um critério para a disseminação dos dados. Recentemente, soluções baseadas em relacionamentos sociais têm sido consideradas como uma alternativa promissora. Seguindo a filosofia dessa nova categoria de protocolos, na presente tese de doutorado apresentam-se dois algoritmos para Redes Oportunistas, os quais tomam suas decisões de roteamento e gerenciamento de recursos considerando os laços sociais entre os nós da rede. Para o problema do roteamento, apresenta-se o algoritmo Friendship and Selfishness Forwarding Quando surge uma oportunidade de contato, o algoritmo proposto primeiramente classifica os laços sociais entre o destinatário da mensagem e o nó candidato a receber a mensagem, doravante referido como relay. Posteriormente, utilizando funções logísticas, o algoritmo proposto avalia o egoísmo do nó relay para considerar os casos em que o nó receptor é egoísta seja porque seu dispositivo está com limitações de recursos, ou porque ele é racionalmente egoísta. Para o problema do gerenciamento de buffer, é introduzido o algoritmo denominado Friendly-drop (FDA), o qual toma suas decisões de encaminhamento/descarte de mensagens baseando-se nos relacionamentos sociais entre os nós. Quando o buffer dos nós está cheio, FDA prioriza o descarte de mensagens destinadas a usuários com quem a relação social é mais fraca. Por outro lado, quando os nós estão em contato, FDA prioriza o envio de mensagens destinadas a usuários com quem a relação social é mais forte. Os resultados obtidos através do simulador The ONE mostram que, mesmo considerando o egoísmo dos nós no problema de disseminação de mensagens, o algoritmo proposto supera outros algoritmos bem conhecidos na literatura, aumentando a taxa de entrega em até 20% e com a vantagem de precisar de um menor número de eventos de encaminhamento. Os resultados obtidos na presente tese de doutorado também demonstram que o algoritmo de gerenciamento de buffer pode se tornar uma importante chave para melhorar o desempenho da rede em cenários com nós egoístas.
Abstract: Opportunistic networks provide communication support in areas with overloaded cellular networks, and in scenarios where a fixed infrastructure is not available, as in remote and developing regions. A critical issue, which still requires a satisfactory solution, is the design of an efficient data delivery solution that considers delivery efficiency, delay, and cost. To tackle this problem, most researchers have used either the network state or node mobility as a forwarding criterion. Solutions based on social behaviour have recently being considered as a promising alternative. Following the philosophy from this new category of protocols, in this work, we present the "FriendShip and Acquaintanceship Forwarding"(FSF), a routing algorithm that makes its routing decisions considering the social ties between the nodes and both the selfishness and the device resources levels of the candidate to message relay. When a contact opportunity arises, FSF first classifies the social ties between the message destination and the candidate to relay. Then, by using logistic functions, FSF assesses the relay node selfishness to consider those cases in which the relay node is socially selfish. To consider those cases in which the relay node does not accept to receive the message because its device has resource constraints at that moment, FSF looks at the resource levels of the relay node. Regarding the buffer management problems, in this work we introduced the algorithm Friendly-Drop (FDA) which takes its decisions based on the nodes social relationships. When the nodes buffer is with constraints, FDA drops the messages addressed to nodes with weak social relationship. On the other hand, if a pair of nodes are in contact, FDA sends the messages addressed to nodes having strong social relationships. By using the ONE simulator to carry out trace-driven simulation experiments, we have found that even considering the selfishness on routing issues, our FSF algorithm outperforms previously proposed schemes, by increasing the delivery ratio up to 20% with the advantage it needs a lower number of forwarding events. We have also found that the buffer management algorithm can become an important key to improve network performance in scenarios with selfish nodes.
Palavras-chave: Aprendizado do computador
Redes de computadores
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
???metadata.dc.subject.user???: Aprendizagem de máquina
Redes de computadores
Relacionamentos sociais
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Computação
Programa: Programa de Pós-graduação em Informática
Citação: SOUZA, Camilo Batista de. Disseminação de mensagens em redes oportunistas baseada em relações sociais e aprendizagem de máquina. 2019. 113 f. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7478
Data de defesa: 30-Aug-2019
Appears in Collections:Doutorado em Informática

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