The conventional on-demand mobile ad hoc routing algorithms (DSR and AODV) initiate route discovery only after a path breaks, incurring a significant cost and time in detecting the disconnection and establishing a new route. In this theory, we investigate adding proposed pro-active route selection and maintenance to the conventional on-demand mobile ad hoc routing algorithms(DSR and AODV). The key idea is to be only considered likely to be a path break when the received packet power becomes close to the minimum critical power and to be generated the forewarning packet when the signal power of a received packet drops below a optimal threshold value. After generated the forewarning packet, the source node can initiate rout discovery in advance; potentially avoiding the disconnection altogether. Our extensive simulation study shows that the proposed advance-active route selection and maintenance algorithms outperforms the conventional on-demand routing protocol based on DSR and AODV in terms of packet delivery ratio, packet latency and overhead.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
Network mobility (NEMO) based on mobile IP version 6 has been proposed for networks that move as a whole. Route optimization is one of the most important topics in the field of NEMO. The current NEMO basic support protocol defines only the basic working mode for NEMO, and the route optimization problem is not mentioned. Some optimization schemes have been proposed in recent years, but they have limitations. A new NEMO route optimization scheme-involving a combination of the optimized route cache protocol (ORC) and reverse routing header (RRH) and the use of a quota mechanism for optimized sessions (OwR)-is proposed. This scheme focuses on balanced performance in different aspects. It combines the ORC and RRH schemes, and some improvements are made in the session selection mechanism to avoid blindness during route optimization. Simulation results for OwR show great similarity with those for ORC and RRH. Generally speaking, the OwR's performance is at least as good as that of the RRH, and besides, the OwR scheme is capable of setting up optimal routing for a certain number of sessions, so the performance can be improved and the cost of optimal routing in nested NEMO can be decreased.
In the Internet of various networks, it is difficult to reduce real routing time by just minimizing their hop count. We propose an adaptive proximity route selection method in DHT-based peer-to-peer systems, in which nodes select the nぉe with smallest lookup latency among their routing table entries as a next routing node. Using Q-Routing algorithm and exponential recency-weighted average, each node estimates the total latency and establishes a lookup table. Moreover, without additional overhead, nodes exchange their lookup tables to update their routing tables. Several simulations measuring the lookup latencies and hop-to-hop latency show that our method outperforms the original Chord method as well as CFS' server selection method.
The purpose of this paper is to propose a new transit assignment model for intercity rail networks. The characteristics of intercity rail are different from that of public transit in urban area. Line selection probability on route section is introduced to include the characteristics of intercity rail into transit assignment model. Network expansion is more simplified by a assumption line selection probability is externally given. The generalized cost is used to decide the volume of each transit line in most of existing transit assignment models. But, many variables have influence on the volume of each line such as time schedule of transit lines, inter-station distance, passengers' income, seasonal variation of demand and regional characteristics. The influence of these variables can be considered to decide the volume of each line by introducing line selection probability on route section. The tests on a small scale network show that the model proposed in this paper is superior to existing models for predicting intercity rail demand. Proposed model is suitable to consider the complicated fare structure of intercity rail and to draw inter-station demand directly as a result of assignment procedure.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.12
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pp.71-82
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2003
In this paper, we present a new method to calculate reinforcement value in QoS routing algorithm targeted for real-time applications based on Ant algorithm to efficiently and effectively reinforce ant-like mobile agents to find the best route toward destination in a network regarding necessary QoS metrics. Simulation results show that the proposed method realizes QoS routing more efficiently and more adaptively than those of the existing method thereby providing better solutions for the best route selection for real-time application that has high priority on delay jitter and bandwidth.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.3
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pp.23-29
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2002
The design of data processing of GIS requires efficient method with analysis procedure. This system is easy to be used and managed for presenting route according to conditions as a graphic user interface environmental window system by applying three tiers based object-oriented method. The tier of data is in charge of a class for the exchange, extraction and conservation of data between GeoMedia and application tiers. A route selection algorithm was applied to application tiers, considering all conditions which are necessary for the route selection between a beginning point and an end point, and it was added by module such as data handing, road condition, buffering, clothoid and AHP to select the alternative route followed by new condition. The user tier can express the data acquired by an application tier. Thus three tiers based architecture was presented by implementing design of GIB data processing for its efficiency.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.1
no.1
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pp.8-13
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2006
In mobile ad hoc networks, most of on demand routing protocols such as DSR and AODV do not deal with traffic load during the route discovery procedure. To achieve load balancing in networks, many protocols have been proposed. However, existing load balancing schemes do not consider the remaining available buffer size of the interface queue, which still results in buffer overflows by congestion in a certain node which has the least available buffer size in the route. To solve this problem, we propose a load balancing protocol called Dynamic Congestion Aware Routing Protocol (DCAR) which monitors the remaining buffer length of all nodes in routes and excludes a certain congested node during the route discovery procedure. We also propose two buffer threshold values to select an optimal route selection metric between the traffic load and the minimum hop count. Through simulation study, we compare DCAR with other on demand routing protocols and show that the proposed protocol is more efficient when a network is heavily loaded.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.185-192
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2009
In wireless mesh networks multi-rate technology environment, a mesh node can dynamically modify the data transmission rate on a particular link, in response to link distance, or more accurately, the perceived SNR ratio between neighbor nodes. In such networks, existing route selection schemes use a link quality metric. Thus, these schemes may easily result in the network being overloaded. In this paper, a new route metric is proposed; it considers both per-hop service delay and link quality at mesh nodes. In addition, the Load-Aware AODV (LA-AODV) protocol using the proposed metric is presented. The performance evaluation is performed by simulation using the OPNET simulator. It is demonstrated that the LA-AODV protocol outperforms the existing routing protocols using other existing route metrics in multi-rate WMN environment.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.9
no.5
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pp.492-498
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2017
Subsea pipeline route design is a crucial task for the offshore oil and gas industry, and the route selected can significantly affect the success or failure of an offshore project. Thus, it is essential to design pipeline routes to be eco-friendly, economical and safe. Obstacle avoidance is one of the main problems that affect pipeline route selection. In this study, we propose a technique for designing an automatic obstacle avoidance. The Laplacian smoothing algorithm was used to make automatically generated pipeline routes fairer. The algorithms were fast and the method was shown to be effective and easy to use in a simple set of case studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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