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J-GLOBAL ID：201802214840212594   整理番号：18A0521150

BDIエージェントはVANETに基づくルーティング方式【Powered by NICT】

BDI agent based routing scheme in VANETs

著者 (4件)： Kakkasageri Mahabaleshwar S. (ECE Dept., Basaveshwar Engineering College (Autonomous), BagaIkot-587103, Karnataka, India) ,  Sataraddi Mamata J. (ECE Dept., Basaveshwar Engineering College (Autonomous), BagaIkot-587103, Karnataka, India) ,  Chanal Poornima M. (ECE Dept., Basaveshwar Engineering College (Autonomous), BagaIkot-587103, Karnataka, India) ,  Kori Gururaj S. (ECE Dept., Biluru Gurubasava Mahaswamiji Institute of Technology, Mudhol-587313, Karnataka, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 129-133  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両アドホックネットワーク(VANET)は,アドホックネットワークに動的に構築される無線ネットワークのクラスである。VANETは,スマートとインテリジェント輸送システムのための重要な技術である。VANET(車両アドホックネットワーク)における経路選定のための効率的で知的アルゴリズムは,安全情報伝搬のために必ず必要である。高度に動的なVANETトポロジーにおける経路選定は,車両安全性応用の達成のために重要である。車両ネットワークにおけるルーティング機構は予測不可能なネットワークトポロジー,頻繁な切断,変化するネットワーク密度などVANETconstraintsのために重要である。VANETのためのマルチエージェント方式に基づくルーティング方式を本論文で検討した。短い通信遅延,オーバーヘッド,および複雑性を持つデータを合成するかの課題に取り組む。特に,(V2V)車車間通信のためのシナリオを考察した。マルチエージェント方式は,静的エージェントおよびモバイルエージェントから構成されている。方式は以下の通り動作(1)車両間の接続性パターンを確立する(2)一連の信念を生成する(3)要求開発(4)意図でもそれを完結する。シミュレーションにより提案した方式を検証した。評価したシミュレーション結果は,パケット配信率,帯域幅利用率と経路同定遅れである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク構造 ,  アドホックネットワーク ,  位相幾何学 ,  安全性 ,  アルゴリズム ,  *経路選定 ,  帯域幅 ,  *エージェント ,  シミュレーション ,  ネットワーク ,  予測
準シソーラス用語： 車車間通信 ,  オーバヘッド ,  ネットワークトポロジー ,  無線ネットワーク ,  *VANET , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： BDIエージェント ,  VANET ,  ルーティング