Escalabilidade

As figuras 12 e 13 mostram a influência da variação dos nós, ou de agentes, que estão no cenário de desastre, dessa forma podemos verificar qual algoritmo possui o melhor desempenho se tratando de escalabilidade, de forma que poderão ser usadas estas informações para desastres de pequeno, médio ou grande porte.

Para a geração do gráfico foi considerado que os dispositivos móveis tenham um raio de transmissão fixo de 10 metros, atendendo a uma grande parte desses dispositivos.

Figura 12 - Overhead – Influência do número de nós na rede

Pela figura 12 pode-se observar que o algoritmo colônia de formigas tem uma grande vantagem em relação aos demais algoritmos, esse algoritmo possui um overhead em média de 10 vezes menor que o epidêmico e 6 vezes menor que o PRoPHET. Dessa forma vê-se que o algoritmo colônia de formigas aplicado

0 50 100 150 200 250 300 350 30 45 60 75 90 Ov e rh e ad = ( M sg t ran sm itidas - M sg e n tr e gu e s)/ M sg e n tr e gu e s) Número de nós

Influência do número de nós - Overhead

Epidêmico PRoPHET

aos dispositivos móveis trará uma economia significativa de recursos de bateria para estes dispositivos.

Figura 13 - Taxa de entrega – Influência do número de nós na rede

A figura 13 mostra que com o raio de transmissão fixo em 10 metros e variando apenas o número de agentes (nós), observa-se que a taxa de entrega varia sempre proporcionalmente com os três algoritmos, porém com uma melhor taxa no algoritmo PRoPHET.

Essa ligeira vantagem do PRoPHET em relação ao colônia de formigas é dado em 13%, e 44% melhor que o epidêmico, dessa forma, para regiões onde ocorreu algum desastres, e os órgãos responsáveis pela busca não possuam dispositivos mais robustos, com alcance maior, o algoritmo PRoPHET é uma opção consideravelmente aceitável, pois pela análise ele entrega mais mensagens que os demais algoritmos, porém consome mais recursos de bateria para efetuar as transmissões.

A seguir, nas figuras 14 e 15, temos a mesma variação de nós, porém com um raio de transmissão fixo igual a 30 metros, considerando dispositivos

0 5 10 15 20 25 30 45 60 75 90 Pr o b ab ili d ad e d e e n tr e ga ( % ) Número de nós

Influência do número de nós - Taxa de entrega

Epidêmico PRoPHET

mais robustos utilizados em veículos e até mesmo por agentes que se movimentam a pé.

Figura 14 - Overhead – Influência do número de nós

Como visto nos demais gráficos o overhead do algoritmo colônia de formigas se mantém constante e muito melhor em relação aos outros dois. Nessa situação o overhead do algoritmo PRoPHET se manteve 10 vezes maior que o colônia de formigas e o algoritmo epidêmico sofreu um acréscimo, aumentando para 8 vezes em relação ao algoritmo colônia de formigas, verificando assim, menos retransmissões de mensagens, e uma economia maior de recursos energéticos dos dispositivos móveis.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 30 45 60 75 90 Ov e rh e ad = ( M sg t ran sm itidas - M sg e n tr e gu e s)/ M sg tr an sm itidas) Número de nós

Influência do número de nós - Overhead

Epidêmico PRoPHET

Figura 15 - Taxa de entrega – Influência do número de nós

Finalizando a seção de escalabilidade, vê-se que a taxa de entrega para o algoritmo PRoPHET possui uma ligeira vantagem em relação ao colônia de formigas até um cenário de 50 nós, para cenários acima deste vê-se que eles possuem uma pequena diferença, em média essa diferença, considerando todas as variações de cenários, o PRoPHET tem uma taxa de entrega 7% maior que o colônia de formigas e 48% maior que o epidêmico.

A diferença no overhead do algoritmo colônia de formigas observada nas figuras 10, 12 e 14, considerando a escalabilidade e o raio de transmissão, podem ser explicados pelo fato de que o algoritmo epidêmico não faz a troca de informações da rede com os nós vizinhos, ele apenas repassa as mensagens. E, muitas das vezes, essas mensagens são repassadas várias vezes e nem sempre chegarão ao seu destino, isso é dado pela movimentação dos nós, que tendem a se mover por caminhos conhecidos e dessa forma encontrar sempre com os mesmos nós vizinhos.

Nos algoritmos baseados em colônia de formigas e PRoPHET, a diferença no overhead (Figura 10,12 e 14) se dá pela forma em que eles trocam

0 5 10 15 20 25 30 30 45 60 75 90 Pr o b ab ili d ad e d e e n tr e ga ( % ) Número de nós

Influência do número de nós - Taxa de entrega

Epidêmico PRoPHET

as suas informações, de forma que o PRoPHET tem um custo alto para a troca de mensagens, pois efetua cálculos de probabilidade de entrega do nó vizinho e também cálculo de transitividade, já o algoritmo colônia de formigas efetua o cálculo do decaimento do feromônio e dessa forma ele passa sua mensagem de forma que obtenha o menor caminho.

Os cálculos efetuados pelo algoritmo PRoPHET, trazem um custo alto em relação a troca de mensagens, porém ele obtém como mostrado nas figuras 11,13 e 15, uma taxa de entrega ligeiramente maior que o algoritmo colônia de formigas, considerando um raio de transmissão até 25 metros em média, já o epidêmico não obteve um resultado tão satisfatório comparado aos outros dois. Esta boa atuação nos resultados do algoritmo PRoPHET em relação ao colônia de formigas e epidêmico se deve aos cálculos de probabilidade e transitividade que ele efetua ao encontrar um nó vizinho e repassar sua mensagem.

4.1.3 Latência

O cálculo da latência é um fator importante, no que se trata em saber qual o tempo médio em que uma mensagem criada chegará ao seu destino, o simulador The ONE, oferece a possibilidade de se calcular a latência média, considerando que a simulação utiliza um valor de 20000 unidades de tempo de simulação (U.T.S) para indicar um tempo real de 6 horas, temos nas figuras 16 e 17 a latência média.

Figura 16 - Latência – Influência do raio de transmissão

A figura 16 apresenta uma latência semelhante entre os algoritmos epidêmico e colônia de formigas, a maior diferença está no raio de 5 metros, a partir disso eles possuem uma ligeira diferença nos tempos, essa diferença é dada por 12% em vantagem ao colônia de formigas e em comparação com o PRoPHET o algoritmo colônia de formigas é 21% mais rápido na entrega de mensagens. 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Latê n ci a (U. T.S )

Raio de transmissão (metros)

Influência do raio de transmissão - Latência

Epidêmico PRoPHET

Figura 17 - Latência – Influência do número de nós

Pela análise da figura 17, novamente o algoritmo colônia de formigas se manteve mais estável, com pequenas variações a medida que varia-se os nós, essa diferença entre o algoritmo epidêmico é em média de 7% e 25% em relação ao PRoPHET, dessa forma pode-se observar que em situações de variação de raio de transmissão e número de nós o algoritmo colônia de formigas é mais rápido na entrega das mensagens.

4.1.4 Influência do Buffer

A capacidade de armazenamento dos dispositivos móveis é um fator que deve ser verificado, pois interfere nos envios das mensagens e na avaliação dos algoritmos utilizados.

Dessa forma a capacidade de buffer dos dispositivos móveis utilizados na simulação foi variado em 25,50,75,100 Mbytes, essa variação se aplica tanto para os agentes quanto para as viaturas, e o raio de transmissão ficou fixo em 50

1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 30 45 60 75 90 Latê n ci a (U. T.S ) Número de nós

Influência do número de nós- Latência

Epidêmico PRoPHET

metros, utilizando dispositivos mais robustos, os outros parâmetros de simulação foram os mesmos mostrados na tabela 3.

Novamente, os cálculos de overhead e de probabilidade de entrega foram avaliados, sendo que estes dão uma base sobre o comportamento dos dispositivos móveis e do cenário de simulação, provendo o entendimento sobre o custo de recursos energéticos e o número de mensagens entregues.

Figura 18 – Influência do buffer – Overhead

A figura 18, mais uma vez nos mostra a eficácia do algoritmo colônia de formigas em relação ao epidêmico e PRoPHET, pela análise do overhead, assim o algoritmo epidêmico em média retransmite 14 vezes mais mensagens que o colônia de formigas e o PRoPHET, retransmite 11 vezes mais mensagens, verificando dessa forma uma economia maior por parte do algoritmo colônia de formigas. 0 200 400 600 800 1000 1200 25 50 75 100 Ov e rh e ad Buffer (Mbytes)

Influência do Buffer- Overhead

Epidêmico PRoPHET Pheromone

Esse fato, como ocorrido também nos gráficos acima, pode ser explicado pelo fato do algoritmo colônia de formigas efetuar menos saltos que os demias para entregar a mensagem, e o seu cálculo de probabilidade ser menor, gastando menos tempo para a transmissão, troca de informações entre os nós vizinhos, de modo que ele efetua em sua primeira movimentação uma análise dos possíveis nós que poderão chegar ao destino e retém essa informação.

Dessa maneira o algoritmo colônia de formigas ao passar do tempo, também adquire informações e efetua o cálculo do feromônio, assim ele fica mais tempo com a mensagem em seu buffer, porém transmite a mensagem para um nó em que a probabilidade de entrega é muito alta e assim diminui as retransmissões.

Figura 19 – Influência do buffer – Taxa de Entrega

Pela análise da figura 19, pode-se observar que a probabilidade de entrega do algoritmo colônia de formigas é superior ao epidêmico e PRoPHET,

20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 25 50 75 100 Pr o b ab ili d ad e d e e n tr e ga ( % ) Buffer (Mbytes)

Influência do Buffer- Taxa de entrega

Epidêmico PRoPHET Pheromone

de forma que a probabilidade de entrega varia entre 35 e 67% para o algoritmo colônia de formigas, 17 e 57% para o epidêmico e para o PRoPHET, varia entre 31 e 66%, dessa forma obtendo a média das probabilidades, pode-se verificar que o algoritmo colônia de formigas entrega 32% a mais de mensagens que o epidêmico e 9% a mais que o PRoPHET.

Sob a observação das probabilidades de entrega e do overhead, pode-se concluir que a capacidade de buffer dos dispositivos usados no resgate é um fator que deve ser levado em consideração, já que com um buffer de 5Mbytes e um raio de transmissão de 50 metros, utilizados na figura 11, a taxa de entrega do algoritmo colônia de formigas teve um salto de 40%, avaliando os mesmos 50 metros de alcance e na figura 19 os 100Mbytes de capacidade de buffer.

5 CONCLUSÃO

O presente trabalho de conclusão de curso propôs analisar algoritmos de roteamento para redes tolerante à atrasos (DTN), e que se apliquem as redes móveis ad hoc (MANET) utilizados em cenários emergenciais.

Os algoritmos analisados nesse trabalho foram, o algoritmo epidêmico, o algortimo PRoPHET e o algoritmo bio-inspirado em colônia de formigas. O primeiro é um algoritmo de replicação de mensagens e os demais utilizam cálculos de probabilidade para a transmissão de mensagens para seus vizinhos.

Para a avaliação, foram feitas várias simulações que ao fim de cada retornavam relatórios sobre a situação dos algoritmos no cenário proposto, assim com os dados de mensagens criadas, mensagens entregues, mensagens repassadas, tempo de transmissão entre origem e destino, pode-se avaliar os algoritmos pela taxa de entrega, overhead, e latência.

Nas avaliações com variação do raio de transmissão, o algoritmo bio- inspirado obteve, em média, um melhor resultado na avaliação do overhead, e da taxa de transmissão. Com a variação do número de nós na rede, o algoritmo colônia de formigas se mostrou melhor na avaliação do overhead, porém obteve uma ligeira desvantagem em relação ao algoritmo PRoPHET na avaliação da taxa de entrega, o algoritmo PRoPHET obteve uma taxa de entrega 7% maior que o colônia de formigas .

Na avaliação da latência, o algoritmo colônia de formigas obteve melhores resultados que os demais, tanto na variação do raio de transmissão quanto na variação do número de nós, e por fim na avaliação em que o buffer é variado, novamente o algoritmo colônia de formigas obteve melhores resultados, obtendo uma taxa de entrega em média 32% maior que o epidêmico e 9% maior que o PRoPHET, e os algoritmos epidêmico e PRoPHET, obtiveram respectivamente um overhead de 14 e 11 vezes maior que o colônia de formigas.

Dessa forma, com as inúmeras variações do raio de transmissão, do número de nós da rede e da capacidade de buffer de cada dispositivo móvel, pode-se concluir que o algoritmo bio-inspirado em colônia de formigas obteve melhores resultados em todas avaliações do overhead e variações do buffer. Assim pode ser aplicado em situações de emergência, e que de preferência possuam dispositivos robustos com grande capacidade de buffer e longos alcances de transmissão.

5.1 Trabalhos Futuros

Com as avaliações feitas dos algoritmos nesse trabalho, surge a oportunidade de fazer avaliações com outros algoritmos para redes DTN, utilizar cenários diferentes, variações de métricas diferentes, bem como modelos de movimento diferentes, a fim de obter uma visão mais ampla do universo das redes emergenciais.

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