Mobile Ad Hoc Networks (MANETs) are networks without infrastructure. These kinds of networks consist of wireless mobile nodes which are organized in an autonomous fashion. Due
to the highly dynamic topology, the routing problem is a challenging one.
Several protocols based on the swarmintelligence paradigm and especially on the ant colony optimization metaheuristic have been proposed. These protocols use ant-like agents to discover
and maintain paths in a MANET.
In this paper several MANET routing protocols (OLSR, AODV, ARA, PERA, SWARM) will be compared and tested with the NS-2 network simulator.
Inhaltsverzeichnis
1 Problem- und Aufgabenstellung
2 Einleitung
3 Grundlagen
3.1 Mobile Ad-hoc-Netzwerke
3.1.1 Eigenschaften von mobilen Ad-hoc-Netzwerken
3.1.2 Anwendungsgebiete
3.2 Routing in mobilen Ad-hoc-Netzwerken
3.2.1 Anforderungen an MANET-Routingprotokolle
3.2.2 Kategorien von Ad-hoc-Routingprotokollen
3.3 Schwarmintelligenz
3.3.1 Selbstorganisation sozialer Insekten
3.3.2 Schwarmkommunikation
3.3.3 Ameisenalgorithmen
3.4 Fazit
4 Ausgewählte Routingprotokolle für Mobile Ad-hoc-Netzwerke
4.1 OLSR
4.2 AODV
4.3 ARA
4.4 PERA
4.5 SWARM
4.6 Fazit
5 Methodik
5.1 Der Simulator
5.2 Die Simulationsumgebung
5.3 Das Bewegungsmodell
5.4 Das Kommunikationsmodell
5.5 Metriken
5.6 Implementierung der Simulation
6 Ergebnisse der Simulation
6.1 Packet Delivery Ratio
6.2 Average End-to-End Delay
6.3 Path Optimality
6.4 Troughput
7 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Bachelorarbeit untersucht die Eignung und Leistungsfähigkeit von schwarmintelligenzbasierten Routingprotokollen in mobilen Ad-hoc-Netzwerken (MANETs). Das primäre Ziel ist ein vergleichender Leistungscheck zwischen diesen innovativen Ansätzen und etablierten Routingprotokollen mittels einer Netzwerksimulation, um zu bewerten, wie effizient sie auf die hohe Dynamik mobiler Netzwerke reagieren können.
- Grundlagen mobiler Ad-hoc-Netzwerke und deren spezifische Anforderungen
- Einführung in die Schwarmintelligenz und Ameisenalgorithmen als Routing-Paradigma
- Detaillierte Analyse und Beschreibung ausgewählter Routingprotokolle (OLSR, AODV, ARA, PERA, SWARM)
- Methodik der Leistungsbewertung mittels NS-2 Netzwerksimulation
- Empirischer Vergleich anhand von Leistungsmetriken wie Zustellrate, Verzögerung und Durchsatz
Auszug aus dem Buch
3.3.1 Selbstorganisation sozialer Insekten
Selbstorganisation ist eine Reihe von dynamischen Mechanismen, durch die Strukturen auf globaler Ebene eines Systems durch Interaktionen zwischen seinen Teilen auf unterer Ebene hervorgerufen werden. Die Regeln, welche die Interaktion zwischen den einzelnen Systemkomponenten spezifizieren, werden allein aufgrund von lokalen Informationen ausgeführt, ohne die Einbeziehung von globalen Zielen (Bonabeau et al. 1999, S. 6).
Beispielsweise beinhalten die emergenten Strukturen bei der Futtersuche von Ameisen zeitlich-räumlich organisierte Netzwerke aus Pheromonspuren (die bekannten, auf biochemischen Botenstoffen basierenden Ameisenstraßen). Die Selbstorganisation ist im Fall der Futtersuche einer Ameisenkolonie durch vier grundlegende Funktionen bestimmt (Bonabeau et al. 1999, S. 9–12):
Positive Rückkoppelung: Die positive Rückkoppelung beeinflusst die Selbstorganisation grundlegend. Einfache Verhaltensregeln fördern die Erschaffung von neuen Strukturen. Beispiele für positive Verstärkung sind das Rekrutieren von Ameisen im Nest oder die Verstärkung von Pheromonspuren.
Negative Rückkoppelung: Negative Rückkoppelung ist das Gegengewicht zur positiven Rückkoppelung und hilft, das gesamte System zu stabilisieren. Negative Verstärkung im Falle der Ameisen-Futtersuche kann von der limitierten Anzahl der futtersuchenden Ameisen, Verknappung der Nahrungsquellen oder dem Wettbewerb um verschiedene Nahrungsquellen herrühren.
Verhaltensfluktuationen: Durch Fluktuationen (wie beispielsweise zufällige Wege, Fehler, zufällige Aufgabenwechsel) werden nicht nur zufällig neue Strukturen gebildet, sondern es wird auch die Entdeckung von neuen Problemlösungen ermöglicht. Beispiel hierfür ist das Sich-Verirren von Ameisen, das gleichzeitig auch das Entdecken neuer, bisher unbekannter Wege möglich macht.
Interaktion zwischen Individuen: Auch ein einzelnes Individuum kann eine selbstorganisierte Struktur, wie beispielsweise einen stabilen Pfad, erzeugen. Dies ist unter der Voraussetzung, dass das Pheromon eine ausreichende Lebensdauer hat, möglich, da dadurch das Folgen des Pfades mit dem Pfadlegen interagiert. Eine effiziente Wegsuche wird aber erst durch das Zusammenarbeiten mehrerer Individuen erreicht.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Problem- und Aufgabenstellung: Definition der Herausforderungen bei MANETs und der Motivation, das biologische Verhalten von Insekten für Routingzwecke in Netzwerken zu nutzen.
2 Einleitung: Einführung in die Thematik der Ad-hoc-Netzwerke, die Problemstellung des Routings in dynamischen Umgebungen und die Zielsetzung der Arbeit.
3 Grundlagen: Detaillierte Darstellung der Netzwerk-Eigenschaften, des Schwarmintelligenz-Paradigmas sowie der theoretischen Basis für Ameisenalgorithmen.
4 Ausgewählte Routingprotokolle für Mobile Ad-hoc-Netzwerke: Beschreibung von klassischen (OLSR, AODV) und schwarmintelligenzbasierten Protokollen (ARA, PERA, SWARM), die für die Simulation relevant sind.
5 Methodik: Erläuterung des verwendeten Simulationswerkzeugs (NS-2), der Parameter, der Bewegungs- und Kommunikationsmodelle sowie der angewendeten Leistungsmetriken.
6 Ergebnisse der Simulation: Präsentation und Interpretation der Simulationsergebnisse hinsichtlich der verschiedenen Leistungsmetriken und Netzwerkszenarien.
7 Fazit und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung der Untersuchungsergebnisse und Diskussion möglicher zukünftiger Forschungsansätze für MANET-Routingprotokolle.
Schlüsselwörter
MANET, mobiles Ad-hoc-Netzwerk, Routing, Schwarmintelligenz, Ant Colony Optimization, ACO, OLSR, AODV, ARA, PERA, SWARM, Netzwerksimulation, NS-2, Performance-Analyse, Pheromon
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht das Routing in mobilen Ad-hoc-Netzwerken (MANETs) und vergleicht dabei etablierte Protokolle mit neuen, von der Natur inspirierten Ansätzen, die auf Schwarmintelligenz basieren.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die Arbeit behandelt die Dynamik von MANETs, die Funktionsweise von Schwarmintelligenz und Ameisenalgorithmen sowie die praktische Leistungsbewertung durch Softwaresimulationen.
Welches Ziel verfolgt die Arbeit?
Das Ziel ist es, zu analysieren, wie schwarmintelligenzbasierte Protokolle im Vergleich zu klassischen Routingprotokollen performen, um ihre Eignung für hochdynamische Netzwerkumgebungen zu bewerten.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird eine quantitative Methode gewählt: Durch die Durchführung von Softwaresimulationen mit dem NS-2 (Network Simulator) werden verschiedene Szenarien analysiert und anhand definierter Metriken gemessen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung in Routingkonzepte und Schwarmintelligenz, die detaillierte Beschreibung der untersuchten Protokolle, den Aufbau der Simulationsumgebung sowie die Darstellung und Auswertung der erzielten Ergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind MANET, Schwarmintelligenz, Ant Colony Optimization, Routing-Protokolle (OLSR, AODV, SWARM) und NS-2 Netzwerksimulation.
Wie unterscheidet sich die Routing-Philosophie von OLSR gegenüber AODV?
OLSR ist ein proaktives Protokoll, das kontinuierlich Routingtabellen für das gesamte Netzwerk vorhält, während AODV reaktiv arbeitet und Routen erst auf Nachfrage bei Bedarf erstellt.
Warum spielt die Knotenmobilität eine entscheidende Rolle in der Simulation?
Die Mobilität beeinflusst die Netztopologie maßgeblich; hohe Dynamik führt häufiger zum Abbruch von Verbindungen, was das Routing erschwert und die Leistungsfähigkeit der Protokolle durch Paketverluste oder Verzögerungen direkt beeinflusst.
- Quote paper
- Adrian Heißler (Author), 2008, Schwarmintelligenzbasiertes Routing in mobilen Ad-hoc-Netzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/151748
