USO DA TÉCNICA DE APRENDIZADO POR REFORÇO PARA APERFEIÇOAMENTO DO PROTOCOLO OPORTUNISTA JOKER
Aprendizado por reforço, rede oportunista, overhead.
Os algoritmos de roteamento são um dos principais fatores que impactam diretamente no desempenho das rede sem fio, os algoritmos convencionais não consideram o histórico de dados da rede, como por exemplo, caminhos sobrecarregados ou falhas de equipamentos o que pode impactar no tempo de comunicação entre os nós que compõe essa rede. A fim de melhorar o tempo limite da espera entre as trocas de pacotes de uma rede Ad-Hoc, utilizando algoritmos de roteamento baseados em técnicas de aprendizagem por reforço (do inglês, Reinforcement Learning - RL), este trabalho pretende modificar aos cabeçalhos das mensagens de controle, aplicando ajustes na escolha do tempo limite para espera das respostas do parâmetro ACK. Utilizando-se do conceito de redes oportunistas, onde cada nó selecionará um conjunto de vizinhos, chamados de candidatos, como um potencial salto em direção ao destino final. Alinhando a este conceito de seleção as técnicas de RL para fazer com que o algoritimo tome decisões baseadas no histórico da rede tendo como parâmetro base o tempo de espera e ajustando esse tempo conforme os padrões observados durante a excussão do algoritmo. Nesse contexto, esta pesquisa pretende trabalhar no algoritmo do protocolo de rede conhecido como JOKER e compará-lo ao protocolo BATMAN, modificando seu cabeçalho para que overhead (sobrecarga) da rede seja reduzido. Acredita-se que com uma escolha mais assertiva e assim menos demorada os conflitos nas rotas tendem a diminuir, fazendo com que quando exista alguma sobrecarga a rede consiga se estabilizar mais rápido.