Resumen

La red ad hoc móvil (MANET) es una colección de nodos móviles autónomos que forman una red ad hoc sin infraestructura fija. La propiedad de topología dinámica de MANET puede degradar el rendimiento de la red. Sin embargo, la selección de múltiples rutas es una tarea desafiante para mejorar la vida útil de la red. Propusimos un esquema de enrutamiento de múltiples rutas consciente de la energía basado en la optimización por enjambre de partículas (EMPSO) que utiliza una red neuronal recurrente de tiempo continuo (CTRNN) para resolver problemas de optimización. CTRNN encuentra los caminos óptimos sin bucles para resolver caminos disjuntos de enlaces en una MANET. El CTRNN se utiliza como técnica de selección de ruta óptima que produce un conjunto de rutas óptimas entre la fuente y el destino. En CTRNN, el método de optimización por enjambre de partículas (PSO) se utiliza principalmente para entrenar la RNN. El esquema propuesto utiliza medidas de

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Red ad hoc móvil; Propiedad de topología dinámica; Selección de múltiples rutas; Esquema de enrutamiento de múltiples rutas consciente de la energía; Optimización de enjambre de partículas; Red neuronal recurrente de tiempo continuo
• Keywords:Mobile ad hoc network; Dynamic topology property; Multipath selection; Energy-aware multipath routing scheme; Particle swarm optimization; Continuous time recurrent neural network