دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 70669
ترجمه فارسی عنوان مقاله

منطق فازی پویا و یادگیری تقویت برای مسیریابی بهینه انرژی تطبیقی در شبکه های ad-hoc موبایل

عنوان انگلیسی
Dynamic fuzzy logic and reinforcement learning for adaptive energy efficient routing in mobile ad-hoc networks
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
70669 2016 8 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Applied Soft Computing, Volume 38, January 2016, Pages 321–328

ترجمه کلمات کلیدی
MANETs؛ پروتکل مسیریابی؛ سیستم منطق فازی؛ تابع عضویت پویا - یادگیری تقویت
کلمات کلیدی انگلیسی
MANETs; Routing protocol; Fuzzy logic system; Dynamic membership function; Reinforcement learning
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  منطق فازی پویا و یادگیری تقویت برای مسیریابی بهینه انرژی تطبیقی در شبکه های ad-hoc موبایل

چکیده انگلیسی

In this paper, a dynamic fuzzy energy state based AODV (DFES-AODV) routing protocol for Mobile Ad-hoc NETworks (MANETs) is presented. In DFES-AODV route discovery phase, each node uses a Mamdani fuzzy logic system (FLS) to decide its Route REQuests (RREQs) forwarding probability. The FLS inputs are residual battery level and energy drain rate of mobile node. Unlike previous related-works, membership function of residual energy input is made dynamic. Also, a zero-order Takagi Sugeno FLS with the same inputs is used as a means of generalization for state-space in SARSA-AODV a reinforcement learning based energy-aware routing protocol. The simulation study confirms that using a dynamic fuzzy system ensures more energy efficiency in comparison to its static counterpart. Moreover, DFES-AODV exhibits similar performance to SARSA-AODV and its fuzzy extension FSARSA-AODV. Therefore, the use of dynamic fuzzy logic for adaptive routing in MANETs is recommended.