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计算机科学 > 神经与进化计算

arXiv:2501.10007v1 (cs)
[提交于 2025年1月17日 ]

标题: 一种用于车联网中协作交通的群体算法

标题: A swarm algorithm for collaborative traffic in vehicular networks

Authors:Jamal Toutouh, Enrique Alba
摘要: 车载自组织网络(VANETs)允许车辆之间交换警告信息。这些特定类型的网络有助于减少危险的交通情况并提高安全性,这是开发智能交通系统(ITS)的两个主要目标。为此,VANETs的性能应保证在规定时间内传递信息。一个障碍是生成的数据流量可能导致网络拥塞。数据拥塞控制用于增强网络能力,通过减少数据包丢失和通信延迟来提高VANET的可靠性。在本研究中,我们提出了一种基于群体智能的分布式拥塞控制策略,在保持网络故障阈值以下的信道使用水平的同时,保持VANET的服务质量。全面的实验表明,与其它竞争的拥塞控制策略相比,所提出的策略提高了网络吞吐量、信道使用率和通信的稳定性。
摘要: Vehicular ad hoc networks (VANETs) allow vehicles to exchange warning messages with each other. These specific kinds of networks help reduce hazardous traffic situations and improve safety, which are two of the main objectives in developing Intelligent Transportation Systems (ITS). For this, the performance of VANETs should guarantee the delivery of messages in a required time. An obstacle to this is that the data traffic generated may cause network congestion. Data congestion control is used to enhance network capabilities, increasing the reliability of the VANET by decreasing packet losses and communication delays. In this study, we propose a swarm intelligence based distributed congestion control strategy to maintain the channel usage level under the threshold of network malfunction, while keeping the quality-of-service of the VANET high. An exhaustive experimentation shows that the proposed strategy improves the throughput of the network, the channel usage, and the stability of the communications in comparison with other competing congestion control strategies.
主题: 神经与进化计算 (cs.NE) ; 网络与互联网架构 (cs.NI)
引用方式: arXiv:2501.10007 [cs.NE]
  (或者 arXiv:2501.10007v1 [cs.NE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.10007
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Vehicular Communications, 12, 127-137 (2018)
相关 DOI: https://doi.org/10.1016/j.vehcom.2018.04.003
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来自: Jamal Toutouh [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 17 日 07:42:11 UTC (7,468 KB)
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