Seit 2004 wurden am Lehrstuhl III in verschiedenen Projekten Modelle entworfen, die das Verhalten von Honigbienen bei der Suche nach und der Kommunikation der Qualität von gefundenen Futterquellen auf das Anwendungsfeld des Online-Routings übertragen.
In dem Projekt BeeHive wurde basierend auf der Analyse des Verhaltens von Bienen ein hochgradig adaptiver und flexibler, verteilt arbeitender Routing-Algorthmus entwickelt, der sich insbesondere durch hohen Datendurchsatz und große Fehlertoleranz auszeichnet. In dem Projekt BeeAdHoc wurde dieser Algorithmus auf das Anwendungsfeld des Mobile AdHoc Networking übertragen. Zur Zeit wird im Rahmen des Projektes BeeJamA ein dezentrales System zur Stauvermeidung entwickelt, das den in dem BeeHive-Projekt entwickelten Algorithmus adaptiert.
BeeHive ist ein effizienter, skallierbarer, adaptiver und fehlertolleranter Routing-Algorithmus, der nach dem Vorbild der Verhaltensmuster einer Honigbienen-Kolonie bei der Futtersuche entworfen wurde. Der BeeHive Routing-Algorithmus wurde in zahlreichen möglichst realitätsnahen Simulations-Szenarien untersucht. Dabei hat sich gezeigt, daß der BeeHive Routing-Algorithmus weniger Bandbreite und Rechenzeit benötigt als z.B. OSPF oder AntNet und dabei trotz des sehr einfach gehaltenen Agenten-Modells ebensogute und teilweise sogar bessere Ergebnisse erzielt als die Vergleichs-Algorithmen.
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BeeAdHoc provides a solution to one of the core dilemmatas faced by the mobile networking community: How to design a routing algorithm which is not only energy efficient but also provides a performance comparable with that of the existing state-of-the-art routing algorithms? BeeAdHoc could be classified as a reactive source-routing algorithm. The algorithm is simple and basically requires just two type of agents for routing: scouts and foragers. The foragers are carefully designed in such a fashion that they could be packed into the header of an IP packet.
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Verkehrsstaus stellen heutzutage in industrialisierten Gebieten wie z.B. dem Ruhrgebiet ein großes Problem dar. Die vorhandenen Autobahnen können dem hohen Verkehrsaufkommen in den Stoßzeiten nicht standhalten, so dass es regelmäßig zu Verkehrsstockungen und -staus kommt. Ziel des BeeJamA-Projektes ist es, die Auslastbarkeit vorhandener Verkehrssysteme ohne Einsatz baulicher Maßnahmen zu steigern. Zu diesem Zweck wird eine verteiltes System entwickelt, das naturinspirierte Metaheuristiken aus dem Bereich der Schwarmintelligenz einsetzt, um den Verkehrsfluss dynamisch so zu umzulenken, dass sich Verkehrsengpässe nicht zu Verkehrsstockungen oder gar -staus ausweiten.
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Schwarmbasierte Navigation
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