Disseminação de mensagens em redes oportunistas baseada em relações sociais e aprendizagem de máquina

• Autor(a) principal: Souza, Camilo Batista de
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/8431394342199952
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
• Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7478
• topic: Aprendizado do computador; Redes de computadores; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; Aprendizagem de máquina; Redes de computadores; Relacionamentos sociais

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.