Kablosuz AD- HOC ağlar için oğul zekası tabanlı yeni bir yönlendirme protokolü

Abstract

İletişim teknolojilerindeki gelişmeler kablosuz cihazların daha güçlü ve daha ucuz olmalarını sağlamıştır. Böylece hızlı teknolojik gelişmeler internete bağlanan cihaz sayısının artmasına sebep olmuştur. Hareketli Ad-Hoc ağlar, erişim noktası olmaksızın birbirleri ile iletişim kuran hareketli düğümlerden oluşur. Ad-Hoc ağlarda düğümlerin sürekli hareketinden dolayı sık sık topoloji değişikliği meydana gelir. Böylelikle Ad-Hoc ağlar kablolu ve erişim noktalı ağlara göre farklılıklar içerir. Ad-Hoc ağlar, genellikle internet alt yapısının kurulamadığı savaş, deprem ve sel gibi doğal afetlerde kullanılmaktadır. Son zamanlarda, hareketli Ad-Hoc ağlar pek çok araştırmacının ilgisini çekmiştir. Günümüzde hareketli Ad-Hoc ağlar akademik ve endüstri araştırmalarında sıklıkla kullanılmaktadır. Hareketli Ad-Hoc ağlarda araştırmacılar tarafından kabul edilen en önemli konulardan biri de yönlendirme protokolleridir. Yönlendirme protokolü geliştirme çalışması, kablosuz sistemlerde karmaşık, ölçeklenebilirlik, uyum, verimlilik ve pil ömrü gibi problemler ile ilgilenir. Kablosuz yönlendirme protokolleri bu sorunların üstesinden gelmek için geliştirilmiştir. Hareketli Ad-Hoc ağlarda ağ topolojisinin sürekli değişmesi bu ağlardaki yönlendirme protokollerinin diğerlerine göre farklı kılmıştır. Bu ağlarda kullanılacak yönlendirme protokolü ağdaki paket trafiğini arttırmayıp daha az paket kaybı ve gecikmeyle paketi kaynak düğümden hedef düğüme ulaştırmalıdır. Bunu yaparken de kullanılan protokol daha fazla paketi daha az enerji kullanarak hedef düğüme göndermelidir. Araştırmacılar tarafında birçok yönlendirme protokolü geliştirilmiştir. Bu protokollere örnek olarak ABR, SSR, DSDV, WRP, CGSR, OLSR, AODV, DSR, ZRP ve TORA verilebilir. Oğul zekâsı; termitler, arılar, karıncalar, kuşlar, balık sürüleri gibi aralarında etkileşim olan böceklerin veya diğer sosyal hayvanların topluluk halindeki davranışlarını örnek alarak, problemlere çözüm getirmeyi amaçlayan bir yapay zekâ tekniğidir. Oğul zekâsı biyolojik sistemler tarafından sunulmuştur ve mühendislik sistemlerinde ve ağ iletişiminde olduğu gibi birçok güçlü özellikler göstermiştir. Doğada biyolojik grup halinde yaşayan canlılar tarafından meydana getirilen oğul zekâsı, iletişim ağları gibi birçok mühendislik sistemlerinde istenen sayısız özellikler barındırır. Arılar, genellikle uzak mesafelere yiyecek bulmak amacıyla gitmek zorunda kalırlar. Yiyecek arama alanlarında besin kaynağı bulan arı kolonisinin diğer üyelerine haber vermek için kovana geri döner ve bir süre sonra diğer arıların etrafında uçarak besin kaynaklarının yerleri hakkında diğer arılara çeşitli danslarla bilgi verir. Bal arıları sağırdırlar ve bu nedenle birbirleri ile sesli iletişim kuramazlar. Birbiri ile iletişimlerini değişik şekilleri yerine getirerek kurarlar. Bu şekillere sallanma dansı denir. Bu dansta besin kaynağının kovana uzaklığı, yönü, besinin kalitesi ve miktarı hakkında bilgiler mevcuttur. Oğul zekâsı çözümleri dağıtık sistemlere ve ağ problemlerine uygulandıkları zaman ölçeklenebilirlik, hata toleransı, uyarlanabilirlik, modülerlik, paralellik ve otonomi gibi özelliklerinden dolayı geniş ve yüksek derecede dinamik sistemler için oldukça uygundur. Bu alanda geliştirilmiş protokollere örnek olarak ABC, AntNet, Adaptive-SDR, Beeadhoc algoritması ve Hopnet algoritması verilebilir. Bu tez çalışmasında, Ad-Hoc ağlardaki problemlere çözüm getirmek amacıyla; 1. Ad-Hoc ağlar için oğul zekâsı tabanlı yeni bir yönlendirme protokolü geliştirilmiştir. Geliştirilen bu protokol Bee-MANET olarak adlandırılmıştır. 2. Geliştirilen protokolü modellemek ve benzetimini yapmak amacıyla büyük ölçekli ağları destekleyen, model kütüphanesi zengin ve güçlü Ns-2 ağ simülatörü kullanılmıştır. 3. Geliştirilen protokolün üstünlüklerini göstermek amacıyla farklı ölçeklerden oluşan ağlar modellendi. Modellenen ağlar farklı trafik ve topolojilerde çalıştırılarak, geliştirilen Bee-MANET protokolü literatürdeki önemli protokoller olan AODV ve BeeAdhoc yönlendirme protokolü ile karşılaştırılarak başarımı incelendi. 4. Gerçekleştirilen uygulamalarda, geliştirilen yönlendirme protokolünün belirlenen problemlere çözüm getirdiği gözlemlendi.

The development of communication technology has made wireless equipment's less, more powerful and less expensive. Such rapid technology improvement has contributed great growth to mobile devices connected to the Internet. Nodes communicate with each other without any center in ad hoc networks and have a constantly changing network topology. Due to the frequently changing network topology, mobile ad hoc networks utilize diverse routing protocols from other wireless systems. Wireless Mobile Ad Hoc Networks are used to provide communication in case of war and natural disasters such as earthquakes and flood. Recently, mobile ad hoc networks (MANETs) have drawn attention by many researchers At the present time, mobile ad hoc routing protocols are used in academic resources and industry. One of the main fields adopted by researchers studying on Mobile Ad-Hoc Networks is to develop routing protocols in wireless systems. Routing protocol development is related to complexity, scalability, adaptability, productivity, and battery life in wireless systems. Routing protocols for wireless systems are developed in order to cope with these problems. Due to the frequently changing network topology, mobile ad hoc networks utilize diverse routing protocols from other wireless systems. Frequently changing network topology causes constantly updating of routing tables and thus increases the number of control packets. The main part of every routing protocol is the routing protocol, which specifies all the logical processes of routing. In this process network traffic should not increase and should lose lesser number of packets, delay and battery life. Many routing protocols are developed by researchers such as ABR, SSR, DSDV, CGSR, WRP, OLSR, Beeadhoc, AODV, ZRP, TORA, AntNet, HOPNET and DSR. Swarm intelligence; termites, bees, ants, birds, fish, or as a swarm of insects which interact with each other in community with other social animals by imitating their behavior, which aims to bring solutions to the problems is an artificial intelligence techniques . Swarm intelligence has been inspired by biological systems and engineering intelligence systems and network communications, as demonstrated many powerful features. In nature, creatures that live in groups formed by biological swarm intelligence, many engineering systems such as communication networks, hosts numerous features desired. Bees usually have to go long distances to find food they order. Bees, when you find a source of food to give notice to the other members of the colony returns to the hive. After a while, bees flying around the other bees about the location of food sources with various dances inform the other bees. Honey bees are deaf and therefore cannot establish voice communication with each other. Establish communication with each other with their different dances. This way is called the swing dance. In this dance the barrel of the distance to the food source, direction, information about the quality and quantity of food available. Swarm intelligence solutions to problems when they are applied to distributed systems and network scalability, fault tolerance, adaptability, modularity, parallelism and autonomy of the properties are spacious and are well suited for highly dynamic systems. Examples of protocols developed in the art for example, ABC, Antnet, Adaptive-SDR, Beeadhoc Hopnet algorithm are given. In this thesis, routing protocols, network throughput and packet delivery ratio in order to solve problems such as; 1. A new routing protocol for Mobile Ad Hoc Networks has been developed by inspired swarm intelligence of the honey bees in order to bring solutions to network throughput and packet delivery ration. Developed protocol called Bee-MANET. 2. Bee-MANET has been compared to BeeAdhoc and AODV protocols which are most known protocols in the network community. Using the Ns-2 network, we develop simulation models of networks with varying topologies and scales. The results were presented as graphs and evaluated. 3. Different networks modeled to demonstrate the superiority of the developed protocol and were run in different traffic and topology. Bee-MANET, AODV, and Beeadhoc algorithms are empirically compared to research large-scale behavior. The results were presented as graphs and were evaluated. 4. Bee-MANET brings the solutions to the problems such as network throughput and packet delivery ratio.