IoT-DFR3 : explorando a geração dinâmica de regras Fuzzy para classificação de recursos na IoT

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: FERNANDES, Patrick Jean Barboza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Catolica de Pelotas; Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas; Brasil; UCPel; Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao
• Palavras-chave em Português: lógica Fuzzy; geração de regras Fuzzy; classificação de recursos; internet das coisas; Fuzzy logic; generation Fuzzy rules; resource ranking; internet of things; CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/902

Na Internet das Coisas tem-se um elevado número de recursos de sensoriamento e/ou atuação, interconectados, sendo que cada um destes recursos pode oferecer diversos serviços. Deste modo, uma seleção de recursos para um determinado cliente deve considerar tanto os requisitos funcionais, como os não funcionais, dos diferentes recursos disponíveis no momento. Os requisitos funcionais são considerados para seleção dos recursos que possam efetivamente atender o cliente e os requisitos não funcionais para identificar quais destes seriam os mais oportunos para este atendimento. Os clientes usualmente têm incertezas quanto a especificação dos requisitos não funcionais dos serviços providos pelos recursos. Neste sentido, a Lógica Fuzzy vem se mostrando oportuna para lidar com dados incertos empregando raciocínio aproximado. Por sua vez, como parte da abordagem Fuzzy se faz necessário o emprego de regras, cuja especificação pode ganhar complexidade quando o número de atributos a serem considerados aumenta. A partir desta motivação decorre o objetivo central desta dissertação que é a concepção de uma proposta para gerenciamento de regras Fuzzy, denominada IoT-DFR3 (IoT-Dynamic Fuzzy Rules Resource Ranking). Dentre as suas principais funcionalidades, destacaríamos: (i) geração dinâmica de regras Fuzzy; (ii) seleção de preferências do cliente; (iii) classificação de recursos utilizando Lógica Fuzzy Tipo-2 Intervalar; (iv) integração com a arquitetura de software EXEHDA-RR. O trabalho desenvolvido contemplou uma sistematização de conceitos pertinentes a Internet das Coisas, Lógica Fuzzy Tipo-1 e Tipo-2 Intervalar, método de Wang-Mendel, algoritmos de Análise de Decisão de múltiplos critérios e Ordens Admissíveis. Também foi desenvolvida uma revisão de literatura para identificar Trabalhos Relacionados à Classificação de Recursos empregando Lógica Fuzzy. Também foram caracterizadas as diferentes tecnologias necessárias para o desenvolvimento da pesquisa. Como critérios para seleção das tecnologias, foi considerado serem open source e passíveis de integração com a arquitetura já existente do middleware EXEHDA. A avaliação realizada indicou redução significativa no total de regras Fuzzy geradas, corroborando para a continuidade dos esforços de estudo e pesquisa relativos a proposta IoT-DFR3.