Resumen

Las redes inalámbricas de malla (WMN) han surgido como una red inalámbrica escalable, fiable y ágil que soporta muchos tipos de tecnologías innovadoras, como el Internet de las cosas (IoT), las redes de sensores inalámbricos (WSN) y el Internet de los vehículos (IoV). Debido al número limitado de canales ortogonales, la interferencia entre los canales afecta negativamente a la distribución justa del ancho de banda entre los clientes de la malla, causando la inanición de los nodos en términos de distribución insuficiente del ancho de banda, lo que impide la adopción de la WMN como una tecnología de acceso eficiente. Por lo tanto, una asignación justa de canales es crucial para que los clientes de la malla utilicen los recursos disponibles. Sin embargo, el problema de la inanición de los nodos debido a la distribución injusta de los canales ha sido ampliamente ignorado durante la asignación de canales por la investigación existente. En su lugar, los algoritmos de asignación de canales existentes distribuyen equitativamente la reducción de interferencias en los enlaces para lograr la equidad, lo que no garantiza una distribución justa del ancho de banda de la red ni elimina la inanición de los nodos. Además, las soluciones basadas en la metaheurística, como el algoritmo genético, que se utiliza habitualmente para la WMN, utilizan la aleatoriedad en la creación de la población inicial y la selección de la nueva generación, lo que suele llevar la búsqueda a mínimos locales. Para ello, este estudio propone una técnica de asignación de canales basada en un algoritmo genético semiautomático orientado a la equidad (FA-SCGA-CAA) para resolver el problema de inanición de nodos en las redes de malla inalámbricas. FA-SCGA-CAA maximiza la equidad de los enlaces y minimiza la interferencia de los mismos utilizando un algoritmo genético (GA) con una nueva función de fitness no lineal orientada a la equidad. El cromosoma primario con genes potentes se crea basándose en el algoritmo de asignación de canales de clasificación de enlaces multicriterio. Dicho cromosoma se utilizó con una técnica semicaótica propuesta para crear una población fuerte que dirija la búsqueda hacia los mínimos globales de forma eficaz y eficiente. La técnica semicaótica propuesta también se utilizó durante la mutación y la selección de los padres de los nuevos genes. Se realizaron amplios experimentos para evaluar el algoritmo propuesto. Una comparación con trabajos relacionados muestra que el FA-SCGA-CAA propuesto redujo el potencial de inanición de nodos en un 22 y mejoró la utilización de la capacidad de la red en un 23%. Se puede concluir que el FA-SCGA-CAA propuesto es fiable para mantener una alta equidad a nivel de nodo mientras se maximiza la utilización de los recursos de la red, que es el objetivo final de muchas redes inalámbricas.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo de asignación de canales, problema de inanición de nodos, técnicas semicaóticas propuestas, red inalámbrica de malla, inanición de nodos, cliente de malla, distribución justa, fa propuesto, algoritmo genético, red inalámbrica ágil
• Keywords:channel assignment algorithm, node starvation problem, proposed semichaotic techniques, wireless mesh network, node starvation, mesh client, fair distribution, proposed fa, genetic algorithm, agile wireless network