Дослідження ефективності маршрутизації в самоорганізованих мережах на основі ройового інтелекту
Автор: Бутчак Остап Романович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні мережі зв'язку
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2021-2022 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Високі темпи поширення безпілотних літальних апаратів (БПЛА) поряд з динамічним розвитком технологій бездротового зв’язку сприяло появі мережі зв’язку нового типу – самоорганізованих мереж БПЛА (FlyingAdHocNetwork, FANET)[1]. Основними особливостями самоорганізованих мереж БПЛА є високий рівень мобільності, часті зміни топології і великі відстані між вузлами, в порівнянні з мережами на основі мобільних пристроїв (MANET) і транспортних засобів (VANET) [2, 3]. На сьогоднішній день не існує універсального протоколу, що враховує всі особливості самоорганізованих мереж БПЛА. За останні роки була проведена велика робота по впровадженню методів ройового інтелекту (РІ) і створення протоколів адаптивної маршрутизації для самоорганізованих мереж [4,5]. Традиційним, централізованим підходам бракує масштабованості і відмовостійкості, методи РІ надають природні рішення за допомогою розподілених підходів до адаптивної маршрутизації для самоорганізованих мереж. Проведений аналіз досліджень і публікацій в області ройового інтелекту, що є одним з розділів штучного інтелекту, довів перспективність застосування мурашиних і бджолиних оптимізаційних алгоритмів для вирішення задачі маршрутизації в самоорганізованих мережах. Стохастичні алгоритми маршрутизації на основі РІ домінують над більшістю детермінованих класичних алгоритмів маршрутизації. Метод бджолиної колонії є одним з новітніх і перспективних методів мультиагентної інтелектуальної оптимізації, добре зарекомендував себе в різних областях, в тому числі в сфері телекомунікацій при вирішенні задачі маршрутизації в самоорганізованих мережах. Таким чином, підвищення ефективності маршрутизації у самоорганізованих мережах FANETна основі роєвого інтелекту є актуальною задачею, що має важливе значення для розвитку телекомунікацій . Об’єкт дослідження – самоорганізовані мережі FANET. Предмет дослідження – алгоритми маршрутизаціїдля мереж FANET.. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є підвищення ефективності маршрутизації трафіку в самоорганізованих мережах безпілотних літальних апаратів на основі ройового інтелекту. Для досягнення поставленої мети у роботі послідовно вирішуються наступні завдання: 1. Аналіз стану і перспектив розвитку самоорганізованих мереж безпілотних літальних апаратів. 2. Аналіз особливостей функціонування алгоритмів маршрутизації на основі бджолиної колонії для самоорганізованих мереж. 3. Розробка алгоритму маршрутизації на основі бджолиної колонії з урахуванням вимог і особливостей самоорганізованих мереж БПЛА. 4. Здійснити дослідження для оцінки ефективності запропонованого алгоритму шляхом проведення порівняльного аналізу результатів імітаційного моделювання з існуючими протоколами маршрутизації. У першому розділі встановлено, що найкращим і перспективним рішенням для організації надійного зв’язку між вузлами мережі на основі БПЛА є застосування децентралізованої самоорганізованої мережевої топології, що отримала назву Flying Ad Hoc Network (FANET). У другому розділі розглянуто принципи роботи колонії бджіл. Наведено основні характеристики алгоритмів маршрутизації для самоорганізованих мереж. Описано особливості функціонування розробленого алгоритму маршрутизації на сонові соєвого інтелекту бджолиної колонії, представлено трьохрівневу структуру вузла самоорганізованої мережі, яка використовується в пропонованому алгоритмі, та детально описано особливості функціонування кожного з рівнів з використанням моделі агентів, яка створена за аналогією з живою природою, де кожен вузол виступає в ролі вулика, а маршрут – джерелом їжі. У третьому розділі розглянуто метрики, які впливають на роботу алгоритму маршрутизації в FANET- мережах та наведено формули для їх розрахунку. Описано формати пакетів розробленого алгоритму і процесу встановлення маршруту, а також передачі даних і управління поширенням широкомовних повідомлень. У четвертому розділі здійснено вибір показників для оцінки ефективності процесу маршрутизації. Проведено порівняльний аналіз запропонованого алгоритму маршрутизації з протоколами AODV і OLSR. Отримані результати підтвердили ефективність застосування алгоритму в самоорганізованій мережі БПЛА. Запропонований алгоритм забезпечив високу продуктивність мережі, перевершуючи за деякими показниками протоколи AODV і OLSR. У п’ятому розділі здійснено економічну оцінку доцільності розробки програмного продукту на основі ройового інтелекту. На основі здійснених обчислень показано, що даний проект є окупним, при цьому його розробка мовою Swift дозволяє значно зменшити витрати на реалізацію. Ключові слова: FANET; самоорганізовані мережі; маршрутизація; ройовий інтелект; бджоли; метрики маршрутизації.