A aplicação de redes veiculares ad hoc (VANET) é crucial para sistemas de transporte inteligentes (ITS). Esta aplicação de VANET também facilita a comunicação veículo-a-veículo (V2V) e veículoa-infraestrutura (V2I). Aqui, manter a Qualidade de Serviço (QoS) e garantir um roteamento eficiente ainda são tarefas difíceis devido aos seguintes fatores: alta mobilidade, mudanças frequentes de topologia e densidades de nó variáveis. Para uma maior estabilidade da rede e otimização de recursos, protocolos de roteamento baseados em cluster (CB) com a aplicação de mecanismos inteligentes de seleção de cabeçote de cluster (CH) tornaram-se um método eficaz. Para VANET, os avanços recentes em algoritmos de seleção inteligente de CH (CHS) e RP conscientes de QoS foram revisados sistematicamente neste estudo. Para CHS e provisão de Qualidade de Serviço, 20 abordagens de ponta (SOTA) que utilizam inteligência de enxame (SI), lógica fuzzy (FL), aprendizado de máquina (ML) e métodos híbridos são analisadas neste estudo. Ao avaliar cada técnica, os seguintes fatores devem ser considerados: estratégia de seleção, eficiência de roteamento, flexibilidade, escalabilidade e o impacto em métricas importantes de QoS como taxa de entrega de pacotes (PDR), throughput (THRPT) e atraso (D). Os pesquisadores se concentram em iniciativas futuras para melhorar a funcionalidade, segurança, eficiência e análise de desempenho comparativo da rede. Este estudo também destaca as lacunas de pesquisa e pode guiar estudos futuros no desenvolvimento de uma arquitetura VANET mais robusta e inteligente.
Gomathy et al. (Qua,) estudaram essa questão.
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