تقنيات معالجة أعطال مستوى البيانات واستعادتها في شبكات إنترنت الأشياء المُعرّفة برمجياً (SDN-IoT) باستخدام التعلّم المعزز

المؤلفون

  • م.م.رضا يسین عبد الرحمن وزارة التربية والتعليم، مديرية التربية والتعليم في شيخان .
  • م.م.جمال محمد علي رضا وزارة التربية والتعليم، مديرية التربية والتعليم في كلار

DOI:

https://doi.org/10.31185/bsj.Vol22.Iss43.1602

الكلمات المفتاحية:

شبكات SDN-IoT، استعادة الاتصال بعد انقطاعه، التعلم المعزز، انحدار متجه الدعم (SVR)، التوجيه المراعي لجودة الخدمة، اختيار المسار الديناميكي

الملخص

 تُعدّ إدارة مسارات البيانات في شبكات إنترنت الأشياء (IoT) القائمة على تقنية SDN تحدياً نظراً لكثافة العُقد، ومحدودية الموارد، وتقلبات حالة الروابط. تقترح هذه الدراسة إطار عمل يجمع بين انحدار متجه الدعم (SVR) للتنبؤ بموثوقية الروابط، والتوجيه القائم على التعلّم المعزز (RL) لتحسين مسارات بيانات إنترنت الأشياء. تُستخدم بيانات الشبكة، مثل وقت تعطل الروابط، ووقت تشغيلها، وأسباب الأعطال، لتدريب نموذج SVR للتنبؤ بموثوقية الروابط. تُوجّه هذه التنبؤات وكيل التعلم المعزز، حيث تشمل مساحة الحالة موثوقية الرابط، وحمل المحول، وعرض النطاق الترددي، والتأخير، وفقدان الحزم، بينما تتكون مساحة العمل من المسارات ذات الموثوقية ℜ ≥ 0.6. وتُدمج دالة المكافأة هذه العوامل لاختيار مسارات منخفضة التكلفة وموثوقة. تُظهر عمليات المحاكاة على أربع بنى شبكية واقعية (Abilene، وUSNet، وOS3E، وDFN) أن نموذج SVR يتنبأ بموثوقية الرابط بدقة 85.3%. بعد 1000 دورة، يختار وكيل التعلم المعزز المسارات ذات أقل تأخير، وأقصى عرض نطاق ترددي، وأقل فقدان للحزم. تُظهر المقارنات مع RSIR وSway أن الإطار المقترح يتفوق على الطرق الحالية في الحفاظ على جودة الخدمة، والإنتاجية، والاستقرار مع ازدياد تعقيد الشبكة. تُوضح الدراسة أن دمج SVR مع التعلم المعزز يُحسّن استعادة الروابط في حالة الفشل والتوجيه الذكي في شبكات SDN-IoT، مما يُحسّن موثوقية الشبكة وجودة الخدمة.

المراجع

References

1. Al-Shareeda, M.A., et al., Software defined networking for internet of things: Review, techniques, challenges, and future directions. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 2024. 13(1): p. 638-647.

2. Ja'afreh, M.A., et al., Toward integrating software defined networks with the Internet of Things: A review. Cluster Computing, 2022. 25(4): p. 3023-3040.

3. Bonanni, M., et al., Dynamic control architecture based on software defined networking for the internet of things. Future Internet, 2021. 13(5): p. 113.

4. Mahantesh, H.M., M.N. Guptha, and M.S. Hema, Optimized path and reduced rule caching cost for software defined network (SDN) based Internet of Things (IOT). Wireless Personal Communications, 2021. 118(4): p. 3235-3251.

5. Ameedeen, M.A., I.E. Kamarudin, and A. El Saddik, Integrating edge computing and software defined networking in internet of things: A systematic review. Iraqi Journal for Computers and Informatics, 2023. 4(4): p. 11-25.

6. Bajpai, N., M. Dhingra, and N. Chaurasia, A review on Internet of Things (IoT) environment using software-defined networking (SDN) based on different networks. In Proceedings of the International Conference on Advances in Computing (pp. 123–130), 2023.

7. Karmous, N., M.O.E. Aoueileyine, and M. Abdelkader, Software-defined-networking-based one-versus-rest strategy for detecting and mitigating distributed denial-of-service attacks in smart home internet of things. Sensors, 2024. 24(3): p. 1001-1015.

8. Sanmartin, P., et al., SBR: A novel architecture of software defined network using the RPL protocol for internet of things. IEEE Access, 2021. 9: p. 14567-14578.

9. Babiker Mohamed, M., et al., A comprehensive survey on secure software-defined network for the Internet of Things. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 2022. 33(1): p. e4391.

10. Rani, S., H. Babbar, and G. Srivastava, Security framework for internet-of-things-based software-defined networks using blockchain. IEEE Internet of Things Journal, 2022. 9(4): p. 3145-3153.

11. Asaithambi, S., et al., An energy-efficient and blockchain-integrated software defined network for the industrial internet of things. Sensors, 2022. 22(6): p. 2105-2120.

12. Urrea, C. and D. Benítez, Software-defined networking solutions, architecture and controllers for the industrial internet of things: A review. Sensors, 2021. 21(18): p. 6023-6039.

13. Sarohe, S., S. Harit, and M. Kumar, A systematic and comprehensive survey of load balancing techniques in software defined network based internet of things. Computer Networks, 2025. 202: p. 108-122.

14. Kiadehi, K.B., A.M. Rahmani, and A.S. Molahosseini, Increasing fault tolerance of data plane on the internet of things using the software-defined networks. PeerJ Computer Science, 2021. 7: p. e525.

15. Ahmed, A., et al., A novel blockchain-based secured and QoS-aware IoT vehicular network in edge cloud computing. IEEE Access, 2022. 10: p. 77707-77722.

16. Baddi, Y., et al., MSDN-IoT multicast group communication in IoT based on software defined networking. Journal of Reliable Intelligent Environments, 2024. 10(2): p. 99-110.

17. Babbar, H., et al., Cloud based smart city services for industrial internet of things in software-defined networking. Sustainability, 2021. 13(9): p. 4876-4890.

18. Ahmed, A.S. and H.A. Salah, Development a software defined network (SDN) with Internet of Things (IoT) security for medical issues. Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, 2023. 15(3): p. 1268-1276.

19. Hatamleh, H., et al., Pictureguard: Enhancing software-defined networking–internet of things security with novel image-based authentication and artificial intelligence-powered. Technologies, 2025. 13(2): p. 55-67.

20. Qureshi, K.N., et al., A software-defined network-based intelligent decision support system for the internet of things networks. Wireless Personal Communications, 2022. 124(2): p. 1103-1120.

21. Akbar, A., et al., SDN-enabled adaptive and reliable communication in IoT-Fog environment using machine learning and multiobjective optimization. IEEE Internet of Things Journal, 2021. 8(5): p. 3057-3065.

22. Ali, J., et al., ESCALB: An effective slave controller allocation-based load balancing scheme for multi-domain SDN-enabled-IoT networks. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 2023. 35(6): p. 101566.

23. Amin, R., et al., A survey on machine learning techniques for routing optimization in SDN. IEEE Access, 2021. 9: p. 104582-104611.

24. Casas-Velasco, D.M., O.M. Caicedo, and N.L.S. Fonseca, Intelligent routing based on reinforcement learning for software-defined networking. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2021. 18: p. 1-13.

25. Dake, D.K., et al., Multi-agent reinforcement learning framework in SDN-IoT for transient load detection and prevention. Technologies, 2021. 9(3): p. 44.

26. Ibrar, M., et al., IHSF: An intelligent solution for improved performance of reliable and time-sensitive flows in hybrid SDN-based FC IoT systems. IEEE Internet of Things Journal, 2021. 8(5): p. 3130-3142.

27. Herrera, J.L., et al., QoS-aware fog node placement for intensive IoT applications in SDN-fog scenarios. IEEE Internet of Things Journal, 2022. 9(15): p. 13725-13739.

28. Nguyen, D.C., et al., 6G internet of things: A comprehensive survey. IEEE Internet of Things Journal, 2022. 9(1): p. 359-383.

29. Shengxu, X., et al., A decision tree-based online traffic classification method for QoS routing in data center networks. Security and Communication Networks, 2022.

30. Isyaku, B., et al., Dynamic routing and failure recovery approaches for efficient resource utilization in OpenFlow-SDN: A survey. IEEE Access, 2022. 10: p. 121791-121815.

التنزيلات

منشور

2026-06-14

إصدار

القسم

Articles