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2011 | OriginalPaper | Chapter

Modeling Performance Evaluation of Reinforcement Learning Based Routing Algorithm for Scalable Non-cooperative Ad-hoc Environment

Authors : Shrirang Ambaji Kulkarni, G. Raghavendra Rao

Published in: Advances in Computing, Communication and Control

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Scalable performance analysis of routing protocols for ad-hoc network reveals the hidden problems of routing protocols in terms of performances. Wireless nodes in ad-hoc networks may exhibit non-cooperation because of limited resources or security concerns. In this paper we model a non-cooperative scenario and evaluate the performance of a reinforcement learning based routing algorithm and compare it with ad-hoc on-demand distance vector a de facto routing standard in ad-hoc networks. Mobility models play an important role in ad-hoc network protocol simulation. In our paper we consider a realistic optimized group mobility model to aid the performance of the reinforcement learning based routing algorithm under scalable non-cooperative conditions.

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Metadata
Title
Modeling Performance Evaluation of Reinforcement Learning Based Routing Algorithm for Scalable Non-cooperative Ad-hoc Environment
Authors
Shrirang Ambaji Kulkarni
G. Raghavendra Rao
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-18440-6_34

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