SLAW: Um Novo Modelo de Mobilidade para Caminhadas Humanas

Simular a mobilidade humana é importante em redes móveis, pois muitos dispositivos móveis estão ligados ou são controlados por humanos, e é muito difícil implantar redes móveis reais cujo tamanho seja escalável de maneira controlável para avaliação de desempenho. Recentemente, vários estudos de medição de rastros de caminhadas humanas descobriram vários padrões estatísticos significativos da mobilidade humana. Estes incluem distribuições de lei de potência truncadas de voos, tempos de pausa e tempos de intercontato, pontos de fractais e áreas heterogeneamente definidas de mobilidade individual. Infelizmente, nenhum dos modelos de mobilidade existentes captura efetivamente todas essas características. Este artigo apresenta um novo modelo de mobilidade chamado SLAW (caminhada de ação mínima auto-similar) que pode produzir rastros de caminhada sintéticos contendo todas essas características. Este é, até agora, o primeiro modelo desse tipo. Nosso estudo de desempenho usando rastros gerados por SLAW indica que SLAW é eficaz em representar contextos sociais presentes entre pessoas que compartilham interesses comuns ou aquelas em uma única comunidade, como campus universitário, empresas e parques temáticos. Os contextos sociais são tipicamente lugares comuns de encontro onde a maioria das pessoas visita durante suas vidas diárias, como uniões estudantis, dormitórios, shoppings de rua e restaurantes. SLAW expressa os padrões de mobilidade envolvidos nesses contextos por meio de pontos de forma fractal e voos de cauda pesada sobre os pontos de referência. Verificamos por meio de simulação que SLAW destaca as características de desempenho únicas de vários protocolos de roteamento de redes móveis.