節點緩衝區大小

情境，即行人、公車緩衝區大小分為別 5,50MB、25,250MB 以及 25,500MB，實驗結果 如圖 23, 24, 25 所示。

在訊息傳送率方面，如圖 23 所示我們可以發現兩個現象：一為在初始模擬結果中，

原本 Epidemic Routing 訊息傳送率為最低，但當增加緩衝區大小時，其訊息傳送率增加 了 2.4 倍，而我們提出的演算法只增加了 1.8 倍；二為當緩衝區大小增加，每個節點可 以載送更多訊息，因此 Prophet Routing 需要計算更多資料，訊息傳送率自然就降低了。

而在網路負載方面，當增加節點緩衝區大小，節點可以載送較多訊息，因此 Relayed packets 會降低，而 Delivered packets 自然也會變高，最後計算我們提出的網路負載公式 後，其網路負載會如圖 24 所示，呈現下降。 Epidemic 0.3149 0.7563 0.8152 Prophet 0.4244 0.6946 0.7577

Basic

Hierarchy 0.4189 0.8138 0.9083 Hybrid

Hierarchy 0.4435 0.8241 0.8925 0.10

0.20.3 0.40.5 0.60.7 0.80.91

Successful delivery ratio

Delivery Ratio

‧

Epidemic 3109 1721 142

Prophet 2546 2076 132

Basic

Hierarchy 2447 1873 114 Hybrid

Hierarchy 2413 1840 119 0

Transmission Overhead

5,50M

Epidemic 3656 3846 2833

Prophet 3963 4003 2998

Basic

Hierarchy 3383 3541 2600 Hybrid

Hierarchy 3173 3758 2588 5000

10001500 20002500 30003500 40004500

Delay Time (sec)

Latency Time

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第五章 結論與未來展望

5.1 結論

本論文提出的混合階層式路由演算法，是在市區環境中建立一個以公車為基礎的資 料傳送架構，包含行人與公車兩種節點；並且在節點與節點相遇時建立資料傳送規則，

例如行人與行人相遇、行人與公車相遇或是公車與公車相遇時各自有不同的資料傳送判 斷規則與限制。

由於本論文建立的是以公車為基礎的傳送架構，因此在模擬實驗過程中有針對公車 密度對整個 DTN 網路造成的影響進行探討，我們發現不管使用何種 DTN 路由演算法來 進行資料傳送，在有公車節點與無公車節點這兩種模擬情況下，訊息傳送率相差了將近 兩倍，證實了利用公車節點的特性：移動速度快、行駛路線固定與移動距離長等特性，

對在市區中資料傳送有著顯著的助益。

其次，當節點移動速度增快或是緩衝區大小增大時，除了會造成 DTN 網路其網路 拓樸變動更為快速，同時會造成計算節點訊息傳送機率的難度與增加網路負載，因此一 般現行在 DTN 網路所提出路由演算法在這兩方面皆無法有著較好的效益，而本研究提 出之混合階層式路由演算法在節點的移動速度不是非常快速或緩衝區大小無限制的情 況下，跟其它演算法相比有相當顯著的效益。

再者，本論文提出的混合階層式路由演算法，不管在哪一種情境下，例如行人節點 變多、無公車節點、公車節點密度增大、節點移動速度增快、或是節點緩衝區大小增加

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等情境下，混合階層式路由演算法都有不錯的效能表現，不但在訊息傳送效率上能維持 一定的水準外，更能大幅減低延遲傳送的時間與網路負載。

整體而言，本論文提出之混合階層式路由演算法，在給定一定的移動速度與緩衝區 大小下，與其它路由演算法相比，有著最突出的效能，也最適用於市區中移動式資料的 傳送。

5.2 未來展望

由於本研究提出之混合階層式路由演算法，為了避免考量情況過於複雜，只考量了 公車與行人兩種移動節點，暫時忽略汽車節點影響。然而在現實環境中，汽車節點其移 動速度更為快速且其密度跟公車節點相比更高，因此雖然其行駛路線不規則，但或許對 整個 DTN 網路資料傳送會有不錯的助益，因此期望未來能考量將汽車節點納入研究並 建立一個三階層式的資料傳送架構。

其次，本論文所提出之演算法並沒有考量節點電量資源的消耗，行人節點其智慧型 裝置應有電量的限制，因此在行人與行人相遇或是行人與公車時相遇時所進行的訊息判 斷會消耗電量，因此在未來研究，希望同時可以考量計算訊息傳送判斷對電量資源消耗 大小的影響為何。

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