A novel clustering approach for vehicular ad hoc networks
Araçsal (taşıtsal) ağlar için özgün bir kümeleme yaklaşımı
- Tez No: 413429
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT SOYTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Kümeleme algoritmaları, çeşitli parçalara ayırma yöntemleri ile ağın yönetilebilmesini kolaylaştırmaktadır. Özellikle Araçsal ağlar (VANET) gibi bazı durumlarda kümeleme algoritmaları ile oldukça iyi performans gelişimi görülebilir, ancak ölçeklenebilirlik bakımından kümeleri birleştirme işlemi de ağ dengelilik özelliğini olumsuz yönde etkiler. Bu tezde, kümeleri birleştirmenin ağın dengesine etkilerini inceleyerek, elde edilen sonuçlara göre, yeni bir kümeleme algoritması, Yansız (Peşin Hükümsüz) Ortamlarda Göreceli Dengeli Kümeleme Algoritmasını (ReSCUE) öneriyoruz. ReSCUE'nun amacı ortam hakkında yanlı bir bilgi olmadan dengeli kümeler oluşturmaktır. ReSCUE algoritması, VANET araç karakteristiğinin zaman-mekan değişimlerini tutarak yerel alandaki bilgiler ile birlikte daha dengeli bir kümeleme yapmaktadır. ReSCUE algoritmasının performansını simülasyon ile değerlendirdiğimizde, kümelerin birleşmesinin engellenerek daha dengeli kümelerin oluşturulduğunu ve düğüm statü değişikliklerinin azaldığı görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Clustering algorithms improve network manageability through several topology partitioning techniques. In some particular cases, such as vehicular ad hoc network (VANETs) communications, significant performance improvements can be introduced via clustered networking solutions whereas merging clusters for the sake of scalability may lead to degraded network stability. In this thesis, we explore the impact of merging clusters, and furthermore based on these results, we propose a new clustering technique, namely Relatively Stable Clustering for Unbiased Environments (ReSCUE). The objective of ReSCUE is primarily guaranteeing cluster stability in an unbiased manner. ReSCUE keeps track of the spatio-temporal changes in VANET node characteristics, and uses these characteristics along with local information to prevent biased clustering which is based on common and general node characteristics. We evaluate the performance of ReSCUE through simulations and show that ReSCUE can form relatively more stable clusters while reducing the frequency of cluster merges, as well as that of the node status changes.
Benzer Tezler
- Multi-hop cluster and LTE based heterogeneous architecture for VANET
Geçiçi araç ağları için çok sekmeli gruplama ve LTE bazlı heterojen mimariler
SEYHAN UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
DOÇ. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
- A pathway graph kernel based multi-omics approach for patient clustering
Hasta kümelemesi için yolak çizge çekirdeği bazlı bir çoklu-omik yaklaşımı
YASİN İLKAĞAN TEPELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- Parallelization study on the clustering technique to mine large datasets
Geniş veri kümelerini işleme amacıyla öbekleme tekniği üzerine paralelleştirme çalışması
AHMET ARTU YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM ÖZDOĞAN
- Customer retention via hybrid modeling for Banking industry
Bankacılık endüstrisinde melez modelleme ile müşteriyi elde tutma
EMRE AKARSU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Multilevel heuristics for task assignment in distributed systems
Dağıtık sistemlerde çok düzeyli görev atama algoritmaları
MURAT İKİNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEVDET AYKANAT