No segundo cap´ıtulo foram apresentados diferentes protocolos de roteamento para DTNs (protocolos replicadores de mensagens, protocolos baseados em hist´oricos de conta- tos, protocolos baseados na mobilidade controlada dos n´os, entre outros) e t´ecnicas para gerenciar a ocupa¸c˜ao da ´area de armazenamento dos n´os. Analisando o estado da arte e as caracter´ısticas de uma DTN ´e poss´ıvel constatar que muitos desafios ainda precisam ser solucionados pela comunidade de pesquisa. Dentre estes desafios destacam-se:
• Devido `a dinˆamica das DTNs, a escolha do melhor caminho n˜ao deve ser o principal objetivo de um protocolo de roteamento. ´E importante manter a diversidade de caminhos, evitando que as mensagens sejam sempre encaminhadas para os mesmos n´os intermedi´arios;
• Definir de forma mais clara o(s) objetivo(s) que se deseja alcan¸car de modo a projetar um protocolo de roteamento mais eficiente. Em um ambiente de comunica¸c˜ao onde o espa¸co de armazenamento dos n´os e a largura de banda dos enlaces de comunica- ¸c˜ao s˜ao infinitos, os protocolos replicadores de mensagens, descritos na Se¸c˜ao 2.2.1, fornecem uma boa solu¸c˜ao para o problema de roteamento em redes conectadas intermitentemente com respeito aos seguintes objetivos: maximizar a taxa de men- sagens entregues com sucesso ao seu destino; e minimizar a latˆencia de cada entrega.
Protocolos com replica¸c˜ao de mensagens controlada tentam reduzir o n´umero de en- caminhamento de mensagens atrav´es da inser¸c˜ao de um campo em cada mensagem de modo a limitar o n´umero de saltos que ela pode percorrer. Por´em, tal medida ´e dif´ıcil de estipular tendo em vista que ´e altamente dependente do diˆametro da rede. Considerando que em DTNs os recursos s˜ao escassos, ´e de grande valia encontrar uma alternativa aos protocolos replicadores que otimize o uso de recursos na rede, minimizando a sua taxa de overhead, em rela¸c˜ao ao n´umero de mensagens replica- das, e o n´umero de mensagens descartadas por falta de espa¸co em buffer, sem no entanto perder de vista o desempenho em rela¸c˜ao `a taxa de entrega de mensagens; • Diante do problema encontrado pelos algoritmos replicadores em reduzir o n´umero de encaminhamentos de cada mensagem, ´e importante determinar de forma dinˆa- mica o n´umero de n´os para os quais uma determinada mensagem deve ser enca- minhada de modo a, eventualmente, alcan¸car o seu destino. Quanto maior este n´umero, melhor ser´a a chance de essa mensagem ser entregue ao seu destino final, por´em mais recursos, como largura de banda e espa¸co em buffer, ser˜ao consumidos; • Prover algoritmos de roteamento que realizem al´em de buscas locais, buscas globais nas suas decis˜oes de roteamento. Se as decis˜oes de roteamento forem tomadas com base apenas em informa¸c˜oes locais de vizinhos a um salto, como faz o protocolo PROPHET (ver Se¸c˜ao 2.2.2), ou em informa¸c˜oes locais e de vizinhos a dois saltos, como no protocolo SimBet (ver Se¸c˜ao 2.2.2.1), pode ocorrer de existir um n´o com boa qualidade pr´oximo ao n´o de origem e v´arios n´os com baixa qualidade pr´oximos ao destino o que tornar´a mais onerosa a entrega das mensagens ao destino desejado. Isso ´e particularmente verdadeiro se no caminho entre quaisquer dois n´os existirem v´arios n´os intermedi´arios. Entretanto, se a decis˜ao de roteamento considerar apenas buscas globais, como faz o protocolo DAR (ver Se¸c˜ao 3.2.4.2), estas nem sempre s˜ao poss´ıveis, principalmente em redes com conex˜oes intermitentes como as DTNs onde um caminho completo entre quaisquer n´os nem sempre est´a dispon´ıvel;
• Tirar vantagem de algoritmos reativos para buscas globais na rede. Conforme visto na Se¸c˜ao 3.2.4.1, algoritmos de ACO reativos tˆem sido estudados extensivamente em MANETs, uma vez que estes se adaptam bem a topologias dinˆamicas devido ao seu overhead baixo. Entretanto, o roteamento em DTNs ´e mais desafiador devido a constantes parti¸c˜oes na rede e aos longos atrasos fim-a-fim. Um problema associado aos algoritmos reativos t´ıpicos ´e que inicialmente um n´o de origem pode levar um longo tempo at´e encontrar um caminho em dire¸c˜ao a um destino. Isso ´e particular-
mente verdadeiro se a origem estiver muito longe do destino como pode ocorrer nas DTNs. Nesse caso, ´e necess´ario considerar uma forma de reduzir tal latˆencia;
• Determinar as m´etricas que devem ser utilizadas pelos protocolos de roteamento para auxili´a-los nas decis˜oes de encaminhamento de mensagens. Se um protocolo de roteamento confiar inteiramente em uma ´unica m´etrica, como por exemplo a popularidade de um n´o, mais espa¸co de armazenamento ser´a necess´ario nesse n´o provendo assim um desbalanceamento da carga de tr´afego na rede. Ent˜ao, sempre que poss´ıvel, os protocolos de roteamento devem considerar um conjunto de m´etricas (em especial mesclando m´etricas locais e globais) sobre o perfil de comportamento social dos usu´arios e da rede de modo a tomar melhores decis˜oes no direcionamento do tr´afego da rede;
• Conforme destacado em Zhang (2006), algoritmos adaptativos e de auto-aprendizado devem ser desenvolvidos de modo que a rede seja cognitiva e, ent˜ao, decis˜oes inteli- gentes sobre escalonamento e encaminhamento sejam feitas automaticamente;
• Como em uma DTN n˜ao ´e poss´ıvel garantir um caminho fim-a-fim entre um n´o que origina uma mensagem e o destino desta, a transferˆencia de cust´odia das mensagens ´e requisitada aos n´os intermedi´arios da rede (ver Se¸c˜ao 2.1.1). Isso implica que alguns n´os podem precisar armazenar v´arias mensagens em seu buffer por per´ıodos longos de tempo e, ent˜ao, tentar transmit´ı-las em uma futura oportunidade de contato. Por´em, pode ocorrer de apenas um contato estar dispon´ıvel em um instante de tempo e este n˜ao ter recurso suficiente (energia ou espa¸co em buffer ) para receber todas as mensagens. Diante desse cen´ario e da dura¸c˜ao limitada de cada contato na rede, se faz necess´aria uma disciplina de escalonamento de mensagens para determinar a ordem na qual as mensagens devem ser transmitidas;
• Conforme destacado por Zhang (2006), quando m´ultiplas c´opias de uma mesma mensagem est˜ao em circula¸c˜ao na rede, ´e necess´ario algum m´etodo que permita que c´opias desnecess´arias sejam descartadas reduzindo assim a taxa de ocupa¸c˜ao do buffer dos n´os. Por exemplo, quando as mensagens s˜ao recebidas com sucesso no seu destino, os n´os intermedi´arios podem ser informados desse evento de modo a descartar tais mensagens. Embora essa informa¸c˜ao consuma recursos extras na rede, ela pode aumentar a eficiˆencia do gerenciamento de buffer s. Esquemas de gerenciamento de buffer apropriados tamb´em devem indicar quais mensagens podem ser descartadas quando um buffer atingir sua capacidade m´axima.
Diante dos desafios supracitados, conclui-se que ainda h´a muito a ser explorado na ´area das DTNs. A presente tese prop˜oe uma abordagem alternativa para resolvˆe-los. Um protocolo chamado Cultural GrAnt (do inglˆes Cultural Greedy Ant ) ´e modelado e constru´ıdo de modo a: inferir os melhores encaminhadores de mensagens para determina- dos destinos buscando direcionar o tr´afego DTN de forma mais inteligente, determinar a ordem de transmiss˜ao e descarte das mensagens armazenadas no buffer de cada n´o.
O protocolo Cultural GrAnt ´e formado por dois espa¸cos distintos de um algoritmo cultural: o espa¸co de cren¸cas e o espa¸co populacional. Conforme visto na Se¸c˜ao 3.1.2, o espa¸co populacional de um AC, o qual engloba um conjunto de poss´ıveis solu¸c˜oes para um determinado problema, pode ser representado por qualquer modelo computacional baseado em popula¸c˜ao de indiv´ıduos. Tendo em vista que a meta-heur´ıstica ACO tem sido utilizada com sucesso em in´umeros problemas de roteamento em redes por ser ca- paz de encontrar um conjunto de solu¸c˜oes de modo paralelo e iterativo (conforme visto na Se¸c˜ao 3.2.4), o protocolo Cultural GrAnt utiliza o ACO para representar o espa¸co populacional do AC.
A utiliza¸c˜ao das duas meta-heur´ısticas, AC e ACO, prevˆe a obten¸c˜ao de um sistema h´ıbrido natural que visa se beneficiar das vantagens espec´ıficas de cada t´ecnica:
1. Natureza auto-organiz´avel e adapta¸c˜ao da estrutura de aprendizado do ACO (des- crita na Se¸c˜ao 3.2). Espera-se que com o uso de uma popula¸c˜ao de solu¸c˜oes es- palhadas pelo espa¸co de busca o protocolo Cultural GrAnt possa se adaptar mais rapidamente `as mudan¸cas nas DTNs;
2. O ambiente nas DTNs oportunistas exibe algumas similaridades explor´aveis com referˆencia a padr˜oes no comportamento dos usu´arios da rede (n´os) que comp˜oem cada solu¸c˜ao (caminho) refletindo o retorno destes usu´arios a localiza¸c˜oes pr´evias ou pr´oximas destas. Frente a este fato, a memoriza¸c˜ao e reutiliza¸c˜ao de experiˆencias obtidas ao longo dos processos de busca por indiv´ıduos de uma sociedade podem ser ´
uteis para influenciar buscas futuras de forma a guiar os novos indiv´ıduos e assim acelerar o processo de aprendizado (ver Se¸c˜ao 3.1).
Os seguintes fatores motivaram o protocolo proposto a utilizar o paradigma de algoritmos culturais e a caracterizar algumas m´etricas espec´ıficas com base nos padr˜oes de conectividade/sociabilidade dos n´os:
1. A mobilidade dos n´os ´e utilizada para determinar as oportunidades de comunica¸c˜ao em DTNs;
2. As sociedades s˜ao sistemas sociais complexos com caracter´ısticas evidentes de redes de relacionamentos (WILKINSON, 2003) e, segundo Yoneki et al. (2009), a propa- ga¸c˜ao de informa¸c˜oes ´e altamente influenciada por redes de conectividade humana; 3. Uma sociedade pode ser entendida como uma rede completa de rela¸c˜oes entre os in- div´ıduos afetados pelos sinais recebidos de conhecimento (REYNOLDS; ALI, 2008); 4. Alguns algoritmos de roteamento operam sobre a suposi¸c˜ao de que os contatos dis- pon´ıveis nas redes sem fio s˜ao conhecidos a priori . Outros assumem que eles surgem em tempos aleat´orios. Embora o modelo de mobilidade aleat´oria tenha sido bas- tante utilizado em avalia¸c˜oes de protocolos para redes m´oveis, n˜ao ´e prov´avel que os usu´arios reais se movam de forma aleat´oria sem quaisquer correla¸c˜oes, mas sim de um modo previs´ıvel com base nos padr˜oes de comportamentos temporais e espaciais repetitivos (LINDGREN et al., 2004) (GONZ ´ALEZ et al., 2008) (HUI; CROW- CROFT, 2008).