بهبود پروتکل مسیریابی اینترنت اشیاء مبتنی بر SDN با استفاده از الگوریتم ژنتیک و معیار اتصال در خوشهها
محورهای موضوعی : مجله فناوری اطلاعات در طراحی مهندسی
عصمت حیدری
1
,
حسن شاکری
2
,
اسماعیل خیرخواه
3
1 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران
2 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران
3 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران
کلید واژه: مسیریابی, اینترنت اشیاء, شبکه نرم افزارمحور, خوشه بندی, اتصال, الگوریتم ژنتیک,
چکیده مقاله :
با تکامل اینترنت اشیاء، حرکت گرهها بهعنوان قابلیتی جدید در این شبکهها اضافه شده است. اما محدودیتها در منابع، بهکارگیری این شبکهها را با مشکلاتی ازجمله در مسیریابی مواجه کرده است. در این مقاله، پروتکل جدیدی برای مسیریابی در اینترنت اشیاء ارائه میشود که بهبودیافته پروتکل IERMIoT است. IERMIoT بااتکا به ویژگیهای معماری SDN و رویکرد خوشهبندی، تغییرات پویا در توپولوژی را مدیریت میکند که باعث افزایش طول عمر شبکه و کاهش اتلاف انرژی میشود. کنترلر یک الگوریتم تکاملی اجرا میکند تا تعداد خوشههای لازم و نحوه توزیع آنها را تعیین کند. اما سربار عمليات مسيريابي و خوشهبندي در اين پروتكل زياد است. روش پیشنهادی ما بهبودهايي اعمال میکند تا دوام خوشهها افزايش و تعداد دفعات اجراي الگوريتم خوشهبندي کاهش یابد. همچنين از مفهوم k-اتصالی شبکههای اجتماعی و الگوریتم ژنتیک جهت انتخاب بهینه سرخوشهها استفاده میشود و ضریب جریمه گرههای سیار برای انتخابشدن به عنوان سرخوشه با دو فاکتور احتمال و میزان جابجایی تنظیم میشود. ایده سرخوشههای جانشین نیز برای جایگزینی سرخوشهها در صورت بروز قطعی در ارتباطات، مطرح شده است. نتایج ارزیابی پروتکل پیشنهادی نشان میدهد که این پروتکل ازنظر معیارهای مصرف انرژی، پایداری شبکه، PDR و سربار مسیریابی، در سناریوهای مختلف بهتر از پروتکلهای قبلی عمل میکند.
With the evolution of the Internet of Things, the movement of nodes has been added as a new capability in these networks. However, resource limitations have faced problems in the use of these networks, including routing. In this paper, a new protocol for routing in the Internet of Things is presented, which is an improvement of the IERMIoT protocol. IERMIoT, relying on the features of the SDN architecture and the clustering approach, manages dynamic changes in the topology. However, the overhead of routing and clustering operations in this protocol is high. Our proposed method makes improvements to increase the durability of clusters and reduce the number of times the clustering algorithm is executed. Also, the concept of k-connectivity of social networks and genetic algorithm are used for optimal selection of cluster heads, and the penalty coefficient of mobile nodes for selection as cluster heads is adjusted by probability and mobility. The idea of substitute cluster heads is also proposed to replace cluster heads in case of communication failure. The evaluation results of the proposed protocol show that this protocol performs better than previous protocols in terms of energy consumption, network stability, PDR, and routing overhead.
[1] R. Samadi, A. Nazari, J. Seitz., "Intelligent energy-aware routing protocol in mobile IoT networks based on SDN," IEEE Transactions on Green Communications and Networking, vol. 7, no. 4, s2023.
[2] C. Worlu, A. A. Jamal, and N. A. Mahiddin, “Wireless sensor networks, Internet of Things, and their challenges,” Int. J. Innov. Technol. Exploring Eng., vol. 8, no. 12S2, pp. 556–566, 2019.
[3] B. B. Gupta and M. Quamara, “An overview of Internet of Things (IoT): Architectural aspects, challenges, and protocols,” Concurrency Comput. Pract. Exp., vol. 32, no. 21, p. e4946, 2020.
[4] T. Winter et al., “RPL: IPv6 routing protocol for low-power and lossy networks,” Internet Eng. Task Force, RFC 6550, 2012.
[5] R. Friedman and D. Sainz, “An architecture for SDN based sensor networks,” in Proc. 18th Int. Conf. Distrib. Comput. Netw., 2017, pp. 1–10.
[6] L. Galluccio, S. Milardo, G. Morabito, and S. Palazzo, “SDN-WISE: Design, prototyping and experimentation of a stateful SDN solution for WIreless SEnsor networks,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Commun. (INFOCOM), 2015, pp. 513–521.
[7] F. F. Jurado-Lasso, L. Marchegiani, J. F. Jurado, A. M. Abu-Mahfouz, and X. Fafoutis, “A survey on machine learning software-defined wireless sensor networks (ML-SDWSNs): Current status and major challenges,” IEEE Access, vol. 10, pp. 23560–23592, 2022.
[8] I. Farris, T. Taleb, Y. Khettab, and J. Song, “A survey on emerging SDN and NFV security mechanisms for IoT systems,” IEEE Commun. Surveys Tuts., vol. 21, no. 1, pp. 812–837, 1st Quart., 2019.
[9] V. K. Quy, V. H. Nam, D. M. Linh, N. T. Ban, and N. D. Han, “A survey of QoS-aware routing protocols for the MANET-WSN convergence scenarios in IoT networks,” Wireless Pers. Commun., vol. 120, no. 1, pp. 49–62, 2021. SAMADI et al.: INTELLIGENT ENERGY-AWARE ROUTING PROTOCOL IN MOBILE IoT NETWORKS BASED ON SDN 2013.
[10] R. Chaudhry and N. Kumar, “A multi-objective Meta-heuristic solution for green computing in software-defined wireless sensor networks,” IEEE Trans. Green Commun. Netw., vol. 6, no. 3, pp. 1231–1241, Jun. 2022.
[11] K. Lakshmanna, N. Subramani, Y. Alotaibi, S. Alghamdi, O. I. Khalafand, and A. K. Nanda, “Improved metaheuristic-driven energy-aware cluster-based routing scheme for IoT-assisted wireless sensor networks,” Sustainability, vol. 14, no. 13, p. 7712, 2022.
[12] A. Nazari, M. Kordabadi, R. Mohammadi, and C. Lal, “EQRSRL: An energy-aware and QoS-based routing schema using reinforcement learning in IoMT,” Wireless Netw., to be published.
[13] P. Mishra, N. Kumar, and W. W. Godfrey, “A meta-heuristic-based greenrouting algorithm in software-defined wireless sensor network,” in Proc. 6th Int. Conf. Inventive Comput. Technol. (ICICT), Coimbatore, India, Jan. 2021, pp. 36–41.
[14] M. Shakil, A. F. Y. Mohammed, R. Arul, A. K. Bashir, and J. K. Choi, “A novel dynamic framework to detect DDoS in SDN using metaheuristic clustering,” Trans. Emerg. Telecommun. Technol., vol. 33, no. 3, p. e3622, 2022.
[15] B. Pradhan, G. Srivastava, D. S. Roy, K. H. K. Reddy, and J. C.-W. Lin, “Traffic classification in underwater networks using SDN and data-driven hybrid metaheuristics,” ACM Trans. Sens. Netw., vol. 18, no. 3, pp. 1–15, 2022.
[16] K. Kanodia, S. Mohanty, K. Kurroliya, and B. Sahoo, “CCPGWO: A meta-heuristic strategy for link failure aware placement of controller in SDN,” in Proc. Int. Conf. Inventive Comput. Technol. (ICICT), Coimbatore, India, Feb. 2020, pp. 859–863.
[17] A. A. Ateya et al., “Chaotic salp swarm algorithm for SDN multicontroller networks,” Eng. Sci. Technol. Int. J., vol. 22, no. 4, pp. 1001–1012, 2019.
[18] A. A. Rady, N. Sabor, M. Shokair, and E.-S. M. El-Rabaie, “Mobility based genetic algorithm hierarchical routing protocol in mobile wireless sensor networks,” in Proc. Int. Jpn. Afr. Conf. Electron. Commun. Comput. (JAC-ECC), Alexandria, Egypt, Dec. 2018, pp. 83–86.
[19] A. A. Rady, N. Sabor, M. Shokair, and E.-S. M. El-Rabaie, “Efficient clustering based genetic algorithm in mobile wireless sensor networks,” Menoufia J. Electron. Eng. Res., vol. 30, no. 1, pp. 1–12, 2021.
