Swarm Zeka Tekniklerini Kullanarak Araç İnternetinde Etkin Yönlendirme

Abstract

Nesnelerin İnterneti'nin ortaya çıkışı, geleneksel araç özel ağlarının Araçların İnterneti'ne (IoV) geçişine yol açmıştır. IoV, giderek daha fazla şirket ve akademisyenin bu alana yatırım yapmasıyla önemli ekonomik ve bilimsel faydalar sunmaktadır. IoV, insanların, araçların, nesnelerin ve çevrenin akıllı entegrasyonuna odaklanan daha geniş bir ağdır ve büyük şehirlere veya hatta tüm ülkelere hizmet sağlar. Karar alma, etkin mobilite hizmetleri, iletişim ve veri toplama sağlamak için IoV teknolojileri gereklidir. Ancak, IoV rotalaması, karar alma, mobilite hizmetleri, iletişim, veri toplama, trafik yönlendirme, rota planlama, navigasyon, araç dinamikleri veya öngörülemeyen araç davranışı, trafik sıkışıklığı ve yol engelleri gibi zorluklar sunar. Yoldaki araç sayısı göz önüne alındığında, IoV'deki iletişim yükü önemli olacaktır. En kısa ve en verimli yolu en az gecikmeyle bulmak için araç özel ağlarında yol optimizasyonu esastır. Gecikmeyi azaltmak ve verimi artırmak için en uygun rota keşfedilmelidir. Seçilen yol, paket teslimat oranı, mesafeler, tıkanıklık, bağlantı olasılığı, maliyet, iletim gecikmesi ve varyans gibi özellikleri karşılamalıdır. Bu hedeflere ulaşmak için bu tez, IoV boyunca dağıtılmış bir şekilde rotaları hesaplayan parçacık sürüsü optimizasyonuna dayalı yönlendirme algoritmasını inceler.

The emergence of the Internet of Things has led to the transition of traditional vehicular ad hoc networks to the Internet of Vehicles (IoV). IoV offers significant economic and scientific benefits, with a growing number of companies and academics investing in this field. IoV is a broader network focused on the intelligent integration of people, vehicles, objects and surroundings, providing services to major cities or even entire countries. IoV technologies are required to provide decision-making, efficient mobility services, communications, and data collection. However, IoV routing presents challenges, such as decision-making, mobility services, communications, data collection ,traffic diversion, route planning, navigation, vehicle dynamics or unpredictable vehicle behavior, traffic congestion, and road obstacles. Given the number of vehicles on the road, the communication overhead in the IoV will be significant. Path optimization is essential in vehicular ad hoc networks to find the shortest and most efficient path with the least delay. The optimal route must be discovered to reduce latency and increase throughput. The selected path must satisfy characteristics such as packet delivery ratio, distances, congestion, connection probability, cost, transmission delay, and variance. To achieve these goals, this thesis studies particle swarm optimization based routing algorithm which calculates routes through the IoV in a distributed manner.