Ivana Cardial De Miranda Pereira

Título

SiMOtAG: Um Modelo De Simulação e um Algoritmo Evolutivo Híbrido para Planejamento e Otimização de Rotas Eficientes em Energia em Manets Aplicadas a Cenários Realistas


Orientador(es)

Nelson Francisco Favilla Ebecken


Resumo

As MANETs (Mobile Ad Hoc Networks) têm despertado particular interesse nas comunidades militares na viabilização da comunicação entre integrantes de equipes em locais de difícil acesso. Este trabalho apresenta o SiMOtAG, um novo modelo elaborado para auxiliar o planejamento e a análise das comunicações MANETs, no que diz respeito à alocação de equipamentos críticos em energia. Apresenta-se um simulador e um novo algoritmo genético híbrido, que, a partir de uma área de operações derivada de uma missão realista, trabalham em conjunto para otimizar o uso dos recursos de energia disponíveis em meios adversos, mediante ao uso de rotas eficientes. É possível estimar com boa precisão a quantidade necessária de baterias sobressalentes; a quantidade de elementos dotados de dispositivos de comunicação, de forma a garantir a conectividade e a eficácia da rede; e a probabilidade de sucesso para o cumprimento de operações descritas por especialistas. O algoritmo genético híbrido, com reparação de indivíduos e operadores de cruzamento e mutação, encontra rotas eficientes, que buscam preservar a máxima disponibilidade energética a nível da rede, reduzindo a probabilidade de interrupção de comunicação. O simulador utiliza vários modelos de mobilidade, e permite que novos modelos sejam incorporados. O sistema é flexível, fornecendo um meio para auxiliar o planejamento de missões, incluindo o fornecimento de alimentação adequada para o grande número de dispositivos normalmente incluídos dentro de uma MANET.


Abstract

The military have been particularly interested in applications of mobile ad hoc wireless networks (MANETs). This thesis presents a new model, SiMOtAG, developed to aid the planning and the analysis of communications-intensive MANETs, with respect to the allocation of energy-critical equipment. A graphical simulation tool and a new hybrid genetic algorithm (HGA) are introduced. They work together to estimate the required amount of deployed battery supplies and the probability of success of real operations. At each period, a hybrid genetic algorithm with reparation of individuals and heuristic crossover and mutation operators finds efficient routes that preserve maximum energy availability at network level, reducing the probability of communications disruption. The simulation tool implements mobility models derived from experts’ advice and may be used in military and search-and-rescue operations, for example. One may easily include new models to represent the movement of nodes in other specific missions, including trace data. The system is flexible and customizable, providing a means to mission planning, including the provision of adequate power supply for the large number of devices typically included within a MANET.


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