Open Science Research Excellence

Open Science Index

Commenced in January 2007 Frequency: Monthly Edition: International Paper Count: 1

1
14719
Optimizing Mobile Agents Migration Based on Decision Tree Learning
Abstract:

Mobile agents are a powerful approach to develop distributed systems since they migrate to hosts on which they have the resources to execute individual tasks. In a dynamic environment like a peer-to-peer network, Agents have to be generated frequently and dispatched to the network. Thus they will certainly consume a certain amount of bandwidth of each link in the network if there are too many agents migration through one or several links at the same time, they will introduce too much transferring overhead to the links eventually, these links will be busy and indirectly block the network traffic, therefore, there is a need of developing routing algorithms that consider about traffic load. In this paper we seek to create cooperation between a probabilistic manner according to the quality measure of the network traffic situation and the agent's migration decision making to the next hop based on decision tree learning algorithms.

Vol:14 No:01 2020
Vol:13 No:12 2019Vol:13 No:11 2019Vol:13 No:10 2019Vol:13 No:09 2019Vol:13 No:08 2019Vol:13 No:07 2019Vol:13 No:06 2019Vol:13 No:05 2019Vol:13 No:04 2019Vol:13 No:03 2019Vol:13 No:02 2019Vol:13 No:01 2019
Vol:12 No:12 2018Vol:12 No:11 2018Vol:12 No:10 2018Vol:12 No:09 2018Vol:12 No:08 2018Vol:12 No:07 2018Vol:12 No:06 2018Vol:12 No:05 2018Vol:12 No:04 2018Vol:12 No:03 2018Vol:12 No:02 2018Vol:12 No:01 2018
Vol:11 No:12 2017Vol:11 No:11 2017Vol:11 No:10 2017Vol:11 No:09 2017Vol:11 No:08 2017Vol:11 No:07 2017Vol:11 No:06 2017Vol:11 No:05 2017Vol:11 No:04 2017Vol:11 No:03 2017Vol:11 No:02 2017Vol:11 No:01 2017
Vol:10 No:12 2016Vol:10 No:11 2016Vol:10 No:10 2016Vol:10 No:09 2016Vol:10 No:08 2016Vol:10 No:07 2016Vol:10 No:06 2016Vol:10 No:05 2016Vol:10 No:04 2016Vol:10 No:03 2016Vol:10 No:02 2016Vol:10 No:01 2016
Vol:9 No:12 2015Vol:9 No:11 2015Vol:9 No:10 2015Vol:9 No:09 2015Vol:9 No:08 2015Vol:9 No:07 2015Vol:9 No:06 2015Vol:9 No:05 2015Vol:9 No:04 2015Vol:9 No:03 2015Vol:9 No:02 2015Vol:9 No:01 2015
Vol:8 No:12 2014Vol:8 No:11 2014Vol:8 No:10 2014Vol:8 No:09 2014Vol:8 No:08 2014Vol:8 No:07 2014Vol:8 No:06 2014Vol:8 No:05 2014Vol:8 No:04 2014Vol:8 No:03 2014Vol:8 No:02 2014Vol:8 No:01 2014
Vol:7 No:12 2013Vol:7 No:11 2013Vol:7 No:10 2013Vol:7 No:09 2013Vol:7 No:08 2013Vol:7 No:07 2013Vol:7 No:06 2013Vol:7 No:05 2013Vol:7 No:04 2013Vol:7 No:03 2013Vol:7 No:02 2013Vol:7 No:01 2013
Vol:6 No:12 2012Vol:6 No:11 2012Vol:6 No:10 2012Vol:6 No:09 2012Vol:6 No:08 2012Vol:6 No:07 2012Vol:6 No:06 2012Vol:6 No:05 2012Vol:6 No:04 2012Vol:6 No:03 2012Vol:6 No:02 2012Vol:6 No:01 2012
Vol:5 No:12 2011Vol:5 No:11 2011Vol:5 No:10 2011Vol:5 No:09 2011Vol:5 No:08 2011Vol:5 No:07 2011Vol:5 No:06 2011Vol:5 No:05 2011Vol:5 No:04 2011Vol:5 No:03 2011Vol:5 No:02 2011Vol:5 No:01 2011
Vol:4 No:12 2010Vol:4 No:11 2010Vol:4 No:10 2010Vol:4 No:09 2010Vol:4 No:08 2010Vol:4 No:07 2010Vol:4 No:06 2010Vol:4 No:05 2010Vol:4 No:04 2010Vol:4 No:03 2010Vol:4 No:02 2010Vol:4 No:01 2010
Vol:3 No:12 2009Vol:3 No:11 2009Vol:3 No:10 2009Vol:3 No:09 2009Vol:3 No:08 2009Vol:3 No:07 2009Vol:3 No:06 2009Vol:3 No:05 2009Vol:3 No:04 2009Vol:3 No:03 2009Vol:3 No:02 2009Vol:3 No:01 2009
Vol:2 No:12 2008Vol:2 No:11 2008Vol:2 No:10 2008Vol:2 No:09 2008Vol:2 No:08 2008Vol:2 No:07 2008Vol:2 No:06 2008Vol:2 No:05 2008Vol:2 No:04 2008Vol:2 No:03 2008Vol:2 No:02 2008Vol:2 No:01 2008
Vol:1 No:12 2007Vol:1 No:11 2007Vol:1 No:10 2007Vol:1 No:09 2007Vol:1 No:08 2007Vol:1 No:07 2007Vol:1 No:06 2007Vol:1 No:05 2007Vol:1 No:04 2007Vol:1 No:03 2007Vol:1 No:02 2007Vol:1 No:01 2007