Section 1

La section 1 contient les résultats et la discussion des méthodes proposées et mises en œuvre pour améliorer l’apprentissage automatique avec une stratégie d’optimisation hybride pour prédire la mobilité dans VANET. L’exécution du projet (HFSA-VANET) est évaluée et comparée à celle de la méthode actuelle (CRSM-VANET). Les valeurs mesurées du retard, de la consommation d’énergie, de la baisse, du débit et de l’indice d’équité sont calculées et comparées à la proposition (HFSA-VANET) et à l’existant (CRSM-VANET)29 méthodes. De plus, la mise en œuvre se fait via la stimulation NS2 et en comparant l’algorithme proposé avec ces deux plates-formes, ainsi que l’ordinateur Windows 10 PRO, la capacité totale de RAM de 10 Go et le processeur utilisé est Intel® processeur Core (7M) i3-6100CPU à 3,70 GHz. Les mesures de performance sont examinées dans la section suivante.

Indicateurs de performance

Des retards se produisent lorsqu’un paquet se déplace de sa source à sa destination.

$$delay= \frac{longueur}{bande passante}.$$

(19)

C’est le nombre de paquets perdus à la suite d’un nœud non autorisé (attaque DoS).

$$Drop=\frac{Envoyer \;paquet-reçu \;paquet}{Envoyer \; paquet}.$$

(20)

Le débit fait référence à la quantité de données de paquets établie sur une destination, qui correspond à la valeur globale des paquets créés par le nœud expéditeur dans un certain délai. La formule est la suivante :

$$\mathrm{Débit}\hspace{0.17em}=\hspace{0.17em}\mathrm{reçu \ ; Les données \; paquet }\times 8/\mathrm{données \ ; paquet \; transmission \; période}.$$

(21)

Résultats obtenus via node

Les mesures de performance de la technique existante et de la méthode proposée sont comparées dans le tableau ci-dessous.

L’objectif principal des mesures de performance est d’évaluer la capacité du modèle proposé à prédire la mobilité dans VANET. Selon le tableau 1, lorsqu’elle est comparée et examinée avec la méthodologie existante, la méthode proposée améliore l’apprentissage automatique avec une stratégie d’optimisation hybride pour prédire la mobilité dans VANET est plus efficace.

Tableau 1 Comparaison avec l’approche existante.

Le retard, la consommation d’énergie, la chute, le débit et l’indice d’équité du HFSA-VANET et du CRSM-VANET sont comparés ci-dessous.

La technique suggérée atteint 99 J, 0,093690, 0,897708 pour la consommation d’énergie, la valeur de retard et la valeur de chute dans le nœud 20. De plus, la nouvelle technique atteint un débit de 31 341, ce qui est supérieur à l’approche précédente. La technique proposée a un score d’équité de 7,000000, alors que la méthode actuelle a une valeur de 8,000000. Pour la consommation d’énergie, la valeur de retard et la valeur de chute dans le nœud 60, l’approche proposée atteint 47 J, 9,752925, 0,472094. De plus, la nouvelle méthode obtient un Débit de 31 341, ce qui est supérieur à la méthode précédente. La stratégie suggérée a un score d’équité de 3,000000, contre 4,000000 pour la méthode actuelle. La technique proposée atteint 36 J, 10,902826, 0,376633 pour la consommation d’énergie, la valeur de retard et la valeur de chute dans le nœud 60. De plus, la technique suggérée atteint un débit de 28 423 contre 26 749 pour la méthode existante. Une valeur d’indice d’équité de 2,000000 pour la méthode proposée contre 4,000000 pour la méthode existante est atteinte. Pour la consommation d’énergie, la valeur de retard et la valeur de chute dans le nœud 80, l’approche suggérée atteint 11 J, 15,287826, 0,116375. De plus, par rapport à l’approche précédente, la stratégie proposée obtient un débit de 18 197. L’approche proposée a un indice d’équité de 1,000000, tandis que la présente méthode a un score d’équité de 2,000000. Les figues. 3, 4, 5, 6 et 7 sont le délai, la consommation d’énergie, la baisse, le débit, l’indice d’équité sont obtenus via le nœud, respectivement.

figure 3
figure 3

Diagramme de retard pour une méthode proposée et existante.

Figure 4
chiffre 4

Diagramme de consommation d’énergie pour une méthode proposée et existante.

Figure 5
chiffre 5

Drop plot pour la méthode proposée et existante.

Figure 6
chiffre 6

Diagramme de débit pour la méthode proposée et existante.

Figure 7
chiffre 7

Tracé de l’indice d’équité pour la méthode proposée et la méthode existante.

Des résultats obtenus grâce à la rapidité

La vitesse de la technique proposée et les techniques existantes sont comparées en termes de délai, de consommation d’énergie, de chute, de débit et d’indice d’équité. Les valeurs mesurées sont présentées dans le tableau ci-dessous. Le tableau 2 montre les valeurs de vitesse des techniques existantes et proposées.

Tableau 2 Comparaison de la méthode proposée à la méthode de vitesse existante.

La vitesse est comparée au retard illustré à la Fig. 8, à la vitesse par rapport à l’énergie illustrée à la Fig. 9, à la vitesse par rapport à la chute illustrée à la Fig. 10, à la vitesse par rapport au débit illustré à la Fig. 11 et à la vitesse par rapport à l’indice d’équité illustré à la Fig. 12 La vitesse est comparée au retard, à l’énergie, à la chute, au débit et à l’indice d’équité, et la représentation graphique est présentée ci-dessous.

Figure 8
figure 8

Tracé de la vitesse par rapport au délai pour la méthode proposée et existante.

Figure 9
chiffre 9

Tracé de la vitesse en fonction de la consommation d’énergie pour une méthode proposée et existante.

Figure 10
chiffre 10

Diagramme de vitesse vs chute pour une méthode proposée et existante.

Figure 11
figure 11

Tracé de la vitesse par rapport au débit pour une méthode proposée et existante.

Figure 12
figure 12

Tracé de l’indice de vitesse par rapport à l’équité pour une méthode proposée et existante.

En vitesse 20, l’approche proposée atteint 1980 J, 1,873793, 19,954160 en termes de consommation d’énergie, de valeur de retard et de valeur de chute. De plus, la nouvelle méthode atteint un débit de 150, ce qui est supérieur à la méthode précédente. L’approche suggérée a un score d’équité de 6,000000, tandis que la méthode actuelle a également un nombre de 6,000000. La technique suggérée atteint 1880 J, 390.117000, 18.883762 pour la consommation d’énergie, la valeur de retard et la valeur de chute de vitesse 40. De plus, la nouvelle approche atteint un débit de 35, ce qui est supérieur à la méthode existante. La technique recommandée a une valeur d’équité de 3,000000, mais la méthode actuelle a un score de 4,000000. À la vitesse 60, l’approche suggérée atteint 2220 J, 654,169557, 22,597974 en termes de consommation d’énergie, de retard et de valeur de chute. De plus, la stratégie proposée donne un débit de 22 contre 16 pour la méthode actuelle. La technique suggérée a un indice d’équité de 2,000000, tandis que la présente méthode a un indice d’équité de 3,000000. La méthode recommandée atteint 880 J, 1223.026093, 9.309993 pour la consommation d’énergie, la valeur de retard et la valeur de chute de vitesse 80. De plus, la nouvelle technique atteint un débit de 8 et la technique existante atteint un débit de 6. La technique suggérée a une équité score de 0,000000, alors que la méthode actuelle en a un de 2,000000. Les figues. 8, 9, 10, 11 et 12 sont le délai, la consommation d’énergie, la baisse, le débit, l’indice d’équité sont obtenus respectivement par la vitesse. La section 2 couvre les résultats obtenus grâce au logiciel MATLAB.

Section 2

Cette section couvre les résultats expérimentaux obtenus via MATLAB (VERSION 2020a) pour évaluer les performances avec l’outil NS2. De plus, nous incluons également un paramètre supplémentaire pour assurer la durée de vie du réseau du modèle proposé. Par conséquent, la performance peut être prouvée aussi hautement efficace que la technique existante. Ici, les performances du modèle proposé sont évaluées à l’aide de diverses approches d’apprentissage automatique telles que ANN-HFSA-VANET, SVM-HFSA-VANET, NB-HFSA-VANET et DT-HFSA-VANET. Ainsi, les résultats du modèle proposé peuvent être comparés et prouvés comme plus efficaces que toutes les autres techniques existantes.

Initialement, le modèle proposé est évalué séparément avec ANN-HFSA-VANET, SVM-HFSA-VANET, NB-HFSA-VANET et DT-HFSA-VANET. Les figures suivantes. 13, 14, 15 et 16 montrent les résultats graphiques de ANN, SVM, NB et DT, respectivement. D’autre part, pour montrer une comparaison basée sur l’agrégation de diverses techniques d’apprentissage automatique que la méthode proposée compare avec les résultats graphiques uniques.

Figure 13
figure 13

(un) Taux d’abandon, (b) Score F1, (c) taux de livraison de paquets, () Taux de débit, (e) Délai de bout en bout.

Figure 14
figure 14

(un) Taux d’abandon, (b) Score F1, (c) taux de livraison de paquets, () Taux de débit, (e) Délai de bout en bout.

Figure 15
chiffre 15

(un) Taux d’abandon, (b) Score F1, (c) taux de livraison de paquets, () Par rapport de mise, (e) Délai de bout en bout.

Figure 16
chiffre 16

(un) Taux d’abandon, (b) Score F1, (c) taux de livraison de paquets, () Par rapport de mise, (e) Délai de bout en bout.

Analyse des paramètres de ANN-HFSA-VANET

Cette section traite des différents types de paramètres d’ANN-HFSA-VANET et est analysée dans le graphique illustré à la Fig. 13.

La figure mentionnée ci-dessus 13 illustre les différentes analyses de performance basées sur ANN-HFSA-VANET où (a) montre que la technique proposée a obtenu un abandon minimum, (b) montre que le score F1 maximum a été obtenu en utilisant la technique proposée, (c) illustre que le taux de livraison de paquets maximum a été obtenu pour l’ANN-HFSA-VANET, (d) et (e) montrent que l’ANN-HFSA-VANET proposé a généré un débit élevé et un délai minimum, respectivement.

Analyse des paramètres de l’arbre de décision (DT)-HFSA-VANET

Cette section traite des différents types de paramètres de l’arbre de décision et analysés dans les graphiques présentés à la Fig. 14.

La figure 14 montre l’analyse des paramètres de DT-HFSA-VANET. (a) montre le taux d’abandon minimal du DT-HFSA-VANET, (b) traite du score maximum pour le score F1 du DT-HFSA-VANET et de son analyse, (c) montre le taux de livraison des paquets du DT-HFSA- VANET et ses valeurs tracées, (d) traite du taux de débit de DT-HFSA-VANET, (e) traite du retard de bout en bout de DT-HFSA-VANET. Les paramètres standard sont analysés et tracés dans un graphique et les valeurs augmentées à la fin de chaque graphique du paramètre.

Analyse des paramètres de Navie Baves (NB)-HFSA-VANET

Cette section traite des différents types de paramètres de Navie Baves et est analysée dans le graphique présenté à la Fig. 15.

La figure 15a montre que la perte minimale, (b) montre que le score F1 maximum, (c) fournit un taux de livraison de paquets maximum, (e) montre ce délai minimum, respectivement pour le NB-HFSA-VANET proposé.

Analyse des paramètres de SVM

Cette section traite des différents types d’un paramètre de SVM et est analysée dans le graphique illustré à la Fig. 16.

Sur la figure 16a, le taux d’abandon a été obtenu avec un taux minimum, (b) le score F1 a été obtenu avec un score maximum, (c) le taux de livraison de paquets a été obtenu avec un maximum et (e) montre un retard minimum.

Paramètres d’analyse de différents types de données

Cette section traite des paramètres des différentes données et de leur analyse. Les valeurs sont tracées dans un graphique.

À partir de la Fig. 17, la valeur d’analyse des paramètres des types de données est examinée et tracée dans un graphique où (a) indique la durée de vie du réseau obtenue pour chaque seconde, (b) traite de la consommation d’énergie des paquets de données utilisés par seconde, (c) traite avec le rapport de débit des types de données et leurs performances, (d) traite du rapport de livraison des paquets des différents types de performances de données.

Figure 17
chiffre 17

(un) Tracé de la durée de vie du réseau, (b) Consommation d’énergie, (c) Taux de débit, () Taux de livraison des paquets.