2022
Reinforcement Learning-Based Routing Protocols in Vehicular Ad Hoc Networks for Intelligent Transport System (ITS): A Survey
LÁNSKÝ, Jan; Amir Masoud RAHMANI and Mehdi HOSSEINZADEHBasic information
Original name
Reinforcement Learning-Based Routing Protocols in Vehicular Ad Hoc Networks for Intelligent Transport System (ITS): A Survey
Name in Czech
Posílení směrovacích protokolů založených na učení ve vozidlech ad hoc sítí pro inteligentní dopravní systém (ITS): Průzkum
Authors
LÁNSKÝ, Jan; Amir Masoud RAHMANI and Mehdi HOSSEINZADEH
Edition
Mathematics, Basel (Switzerland), MDPI, 2022, 2227-7390
Other information
Language
English
Type of outcome
Article in a journal
Field of Study
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher
Switzerland
Confidentiality degree
is not subject to a state or trade secret
References:
Impact factor
Impact factor: 2.400
Marked to be transferred to RIV
Yes
RIV identification code
RIV/04274644:_____/22:#0000916
Organization unit
University of Finance and Administration
UT WoS
EID Scopus
Keywords (in Czech)
vozidlová ad hoc síť (VANET); posilování učení (RL); umělá inteligence (AI); strojové učení (ML); bezdrátové sítě
Keywords in English
vehicular ad hoc network (VANET); reinforcement learning (RL); artificial intelligence (AI); machine learning (ML); wireless networks
Tags
Tags
International impact, Reviewed
Changed: 3/2/2023 12:29, Mgr. Jitka Štruncová
In the original language
Today, the use of safety solutions in Intelligent Transportation Systems (ITS) is a serious challenge because of novel progress in wireless technologies and the high number of road accidents. Vehicular ad hoc network (VANET) is a momentous element in this system because they can improve safety and efficiency in ITS. In this network, vehicles act as moving nodes and work with other nodes within their communication range. Due to high-dynamic vehicles and their different speeds in this network, links between vehicles are valid for a short time interval. Therefore, routing is a challenging work in these networks. Recently, reinforcement learning (RL) plays a significant role in developing routing algorithms for VANET. In this paper, we review reinforcement learning and its characteristics and study how to use this technique for creating routing protocols in VANETs. We propose a categorization of RL-based routing schemes in these networks. This paper helps researchers to understand how to design RL-based routing algorithms in VANET and improve the existing methods by understanding the challenges and opportunities in this area.
In Czech
Dnes je používání bezpečnostních řešení v inteligentních dopravních systémech (ITS) vážné problém kvůli novému pokroku v bezdrátových technologiích a vysokému počtu dopravních nehod. Vehikulární ad hoc síť (VANET) je důležitým prvkem v tomto systému, protože se může zlepšit bezpečnost a účinnost v ITS. V této síti vozidla fungují jako pohyblivé uzly a spolupracují s ostatními uzly v jejich komunikačním dosahu. Kvůli vysoce dynamickým vozidlům a jejich různým rychlostem v této síti jsou vazby mezi vozidly platné po krátký časový interval. Proto je směrování a náročná práce v těchto sítích. V poslední době hraje významnou roli posilovací učení (RL). při vývoji směrovacích algoritmů pro VANET. V tomto dokumentu shrnujeme posilovací učení a jeho charakteristiky a studovat, jak tuto techniku použít pro vytváření směrovacích protokolů ve VANETech. Navrhujeme kategorizaci směrovacích schémat založených na RL v těchto sítích. Tento papír pomáhá vědci pochopit, jak navrhnout směrovací algoritmy založené na RL ve VANET a zlepšit je stávajících metod pochopením výzev a příležitostí v této oblasti.
