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L’optimisation des itinéraires est l’un des aspects essentiels de l’informatique mobile. Elle consiste à analyser les ensembles de données et à choisir le chemin le plus efficace pour se rendre d’un point A à un point B. Cette méthode est généralement utilisée pour les réseaux qui ne sont pas directement connectés à l’internet, ce qui permet d’améliorer les performances du réseau. Elle est particulièrement utile dans les réseaux sans fil. Elle améliore également l’expérience des utilisateurs en leur permettant d’accéder au contenu du réseau sans aucun problème.
Assistance étendue de NEMO (NEMO-ES)
La mobilité réseau (NEMO) est un protocole de routage qui gère le déplacement d’un réseau de nœuds. Il permet aux appareils d’un réseau mobile de maintenir des connexions inchangées et de se déplacer entre différents endroits. Il utilise le routeur mobile, ou MR, pour fournir une connectivité Internet ininterrompue.
Le protocole de support de base NEMO a été défini par la Force opérationnelle d’ingénierie Internet. Ce protocole est conçu pour être une extension de l’IP mobile. Il fournit un ensemble d’instructions permettant à un routeur mobile, ou MR, d’établir un tunnel bidirectionnel avec un agent d’origine. Il spécifie également un mode implicite et une méthode d’optimisation de trajet.
L’optimisation de tournées est une technique qui permet de résoudre l’inefficacité du routage associée à la mise en place d’un tunnel de paquets. Elle permet de réduire les délais d’acheminement et d’améliorer la charge du réseau. En outre, elle peut éliminer les engorgements au niveau des AP. Elle peut également contourner les situations d’impasse. Ceci est particulièrement important lorsque des réseaux NEMO imbriqués sont utilisés.
Le groupe de travail NEMO a été formé pour trouver une solution de base au problème de la mobilité des réseaux. Il s’appuie largement sur le travail de fond effectué par la communauté Mobile IP. Le protocole NEMO est le résultat de ces travaux.
NEMO est une mise en œuvre du protocole de support de base de l’IETF Mobile IP. Il fournit une fonctionnalité de base de routeur mobile et fonctionne conjointement avec la délégation de préfixe DHCPv6. Ce protocole a été mis en œuvre dans des produits commerciaux et dans des laboratoires universitaires. Ce document donne un bref aperçu de NEMO et de ses mises en œuvre.
Le protocole d’assistance étendue de l’IP mobile, ou NEMO-ES, est une extension de l’IP mobile. Il ajoute une fonctionnalité d’optimisation du routage au routeur mobile. Cela permet un routage basé sur des politiques. Il réduit également la surcharge du processus d’encapsulation.
En outre, NEMO-ES permet de comprimer l’encapsulation des paquets de données. Cela élimine la surcharge liée à l’envoi de plusieurs en-têtes de paquets. Elle réduit également le retard des paquets. Cette fonctionnalité ne figure pas encore dans la spécification standard de Mobile IP. Cependant, Microsoft travaille à sa mise en œuvre.
NEMO-ES est une extension du protocole MIPv6. Il fournit également une fonctionnalité supplémentaire de routeur mobile.
Routage dynamique à partir de la source
Le routage dynamique par la source est un protocole de routage simple et efficace qui est utilisé dans les réseaux ad hoc sans fil multi-sauts. Il se compose de deux phases principales : le mécanisme de découverte de route (RDM) et le mécanisme de maintenance du routage (RM).
Le RDM est un mécanisme qui découvre le meilleur chemin pour un paquet de données et se base sur la connaissance de la topologie du réseau par le nœud mobile. Pour ce faire, il enregistre le nombre de nœuds situés entre la source et la destination et calcule la distance de chaque nœud au suivant. Le RDM ajoute également un numéro de séquence à l’enregistrement de la route.
Le mécanisme de maintenance du routage est un moyen de trouver des routes alternatives si la route actuelle échoue. Il implique tous les nœuds du réseau et est conçu pour être auto-configurable. L’un des principaux avantages du protocole est qu’il ne nécessite pas d’administration ni de mises à jour périodiques.
Le fonctionnement du protocole a été prouvé dans une simulation au niveau des paquets d’hôtes mobiles fonctionnant dans un réseau ad hoc. L’overhead du protocole est faible, seulement environ 1% du total des paquets de données transmis, pour tous les taux de déplacement des hôtes, sauf les plus élevés.
Le mécanisme de maintenance du routage contient également un mécanisme de routage nouveau et efficace. Il s’agit d’une approche hybride, qui combine les forces des protocoles de routage réactif et proactif. Cela lui permet d’offrir des performances de communication améliorées par rapport à un protocole DSR typique.
Contrairement aux autres protocoles qui sont basés sur la même topologie, le mécanisme de maintenance du routage est dynamique et s’adapte à la topologie changeante du réseau. Ceci est important dans les réseaux mobiles auto-organisés. Il aide le réseau à maintenir une connexion fluide sans causer de perte de paquets.
Contrairement à la plupart des algorithmes de routage, le mécanisme de maintenance du routage est dynamique et ne repose pas sur une table de routage située dans un nœud intermédiaire. Cela permet à l’algorithme de maintenir automatiquement une route pour un nœud.
En plus des caractéristiques susmentionnées, le protocole d’acheminement dynamique des sources ne dépend pas non plus d’une station de base au sol ou d’un satellite. Cela lui permet de fonctionner dans des réseaux maillés sans fil avec une faible consommation de bande passante.
Tunnelage bidirectionnel avec adresse de prise en charge d’un agent étranger
Le tunnelage bidirectionnel est une fonctionnalité de l’informatique mobile. Elle permet aux utilisateurs d’envoyer des datagrammes entre deux nœuds mobiles, ou entre un nœud mobile et un agent étranger, sans passer par le pare-feu. Cette technologie est disponible sous différentes formes. Certaines sont utilisées par les serveurs DHCP et d’autres par un MN IP mobile.
Lorsqu’un utilisateur veut communiquer avec un nœud correspondant, il doit connaître son adresse de prise en charge. En l’absence d’un agent étranger, il devra communiquer par un tunnel inverse. Ce n’est pas le cas si le nœud mobile est connecté à un réseau local sans fil. Le nœud mobile sert de point d’extrémité du tunnel.
L’adresse de prise en charge est une adresse IP spéciale qui n’est utilisée que par les agents de mobilité. Il peut s’agir d’une adresse temporaire ou à long terme. Elle peut être acquise par le biais du protocole de configuration dynamique des hôtes ou du protocole point à point. Elle constitue un élément important de la stratégie de connectivité des nœuds mobiles. Elle réduit également les demandes sur l’espace d’adressage IPv4.
On peut la considérer comme un petit paquet, et elle peut être désencapsulée par l’agent étranger. Toutefois, cela ne signifie pas que l’agent étranger traitera un paquet IP comme un paquet normal. Cela est dû au fait que l’agent étranger n’est pas un nœud mobile. L’agent étranger agit plutôt comme le point d’extrémité du tunnel.
On peut également considérer qu’il s’agit d’une approche logique. Par exemple, vous pouvez créer un tunnel IPSec entre le nœud mobile et votre pare-feu domestique. Outre l’établissement du tunnel, votre pare-feu domestique devra coder les paquets. De plus, l’agent d’origine devra apprendre l’adresse de prise en charge du nœud mobile.
Lorsqu’un nœud mobile se trouve sur un réseau étranger, il reçoit une adresse de prise en charge colocalisée comme adresse IP locale. Cela lui permet de se connecter au réseau sans avoir besoin d’obtenir une nouvelle adresse auprès du serveur DHCP.
Le nœud mobile utilise ensuite l’adresse de prise en charge colocalisée comme point de terminaison du tunnel IP mobile. Il transmet ensuite le datagramme encapsulé à l’agent étranger sur le réseau étranger. L’agent étranger le transmet ensuite à l’hôte Internet. Ce processus est appelé le protocole d’assistance de base NEMO.
Optimisation par colonies de fourmis
L’optimisation par colonies de fourmis dans l’informatique mobile a suscité un intérêt considérable et de nombreux chercheurs se sont intéressés à ce sujet. Elle a été utilisée pour résoudre de nombreux problèmes d’optimisation combinatoire. C’est l’un des algorithmes d’intelligence en chaîne. Cependant, ses performances sont également affectées par des paramètres.
Il a été introduit pour la première fois par Marco Dorigo en 1992. Il est basé sur le comportement de fourmis réelles, qui cherchent de la nourriture dans la nature. Elles utilisent des phéromones pour communiquer entre elles. Les phéromones sont déposées sur les bords de la colonie et les fourmis se déplacent sur les pistes de phéromones. Chaque fourmi dépose une certaine quantité de phéromone, qui agit comme un poids pour le bord. Par conséquent, la concentration de phéromone augmente lorsque les fourmis empruntent un chemin plus court. Plus le chemin est long, plus la concentration de phéromone est faible.
L’algorithme d’optimisation des colonies de fourmis peut être considéré comme une partie de l’intelligence en essaim. Conçu à l’origine pour trouver le chemin optimal dans un graphe, il a été adapté à des problèmes plus complexes. Par exemple, il est possible d’appliquer l’algorithme au problème du voyageur de commerce. Il peut être exécuté en continu et s’adapte aux changements en temps réel.
Un élément clé de l’algorithme d’optimisation des colonies de fourmis est une matrice heuristique, déterminée par des statistiques locales. Cette matrice est une combinaison de diversification probabiliste et d’intensification probabiliste. Les valeurs de la matrice heuristique déterminent la probabilité de sélectionner deux règles. Les probabilités sont dérivées en utilisant des informations heuristiques pour éviter la congestion. Les fourmis choisissent leur prochain nœud en fonction des règles.
L’algorithme d’optimisation des colonies de fourmis a été appliqué à l’affectation quadratique. Il a également été appliqué au pliage des protéines et au routage des véhicules. Il peut également être utilisé pour résoudre la planification de chemins dans un environnement statique. Il a été démontré que l’algorithme d’optimisation par colonies de fourmis présente un avantage supérieur aux approches par algorithmes génétiques.
L’algorithme d’optimisation des colonies de fourmis fait partie de la famille des algorithmes d’intelligence en essaim. Il a été conçu pour rechercher le chemin optimal dans un graphe, et il a été initialement inspiré par le comportement de recherche de nourriture des fourmis. Depuis lors, il a été adapté à des problèmes plus complexes et dynamiques.
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