Mecanismo meta-heurístico para alocação de recursos em fogs veiculares

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Quessada, Matheus Sanches
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Alocação de recursos; Nuvens veiculares; Algoritmos; Meta-heurísticos; Fog Computing; Resource allocation; Vehicular clouds; Vehicular fogs; Algorithms; Metaheuristics
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/238073

O crescimento no número de veículos circulando e o avanço da tecnologia empregada nesses veículos trazem uma grande quantidade de recursos computacionais que podem ser utilizados de diversas formas. Nas VANETs, os veículos realizam entre eles (V2V) e com estruturas físicas (V2I) a comunicação e troca de informações. Com isso, o uso de Nuvens Veiculares vem crescendo como alternativa nos cenários de Sistemas de Transporte Inteligentes. Com o auxílio de Nuvens Veiculares, os veículos dentro da rede compartilham seus recursos individuais formando um pool de recursos partilhados. O uso de um novo paradigma alinhado com as Nuvens Veiculares, chamado de fog computing, estende os recursos da nuvem até a borda da rede como forma de garantir baixa latência, escalabilidade e mais segurança. Dessa forma, algoritmos para o processo de tomada de decisão na questão de qual recurso alocar a qual serviço dentro da rede se fazem necessários para otimizar esse processo, maximizando o número de recursos alocados e minimizando os recursos subutilizados. Diversas publicações investigaram a aplicação de algoritmos meta-heurísticos para resolver vários problemas de otimização, incluindo alocação eficiente de recursos, agrupamento, alocação de tarefas e comunicações de rede. Nesse trabalho são apresentados alguns dos tipos de Cloud e métodos para decisão no processo de alocação de recursos, sendo eles divididos em métodos tradicionais e métodos meta-heurísticos. Foi realizado um levantamento trazendo os trabalhos do atual estado da arte acerca do tema de técnicas utilizadas para alocação de recursos. Sendo assim, como forma de melhorar o gerenciamento da alocação de recursos e tarefas, implementou-se um mecanismo meta-heurístico baseado no comportamento de caça dos morcegos para realizar o processo de tomada de decisão na alocação de recursos em Fogs Veiculares para aproveitar melhor os recursos disponíveis dos veículos, alocar mais tarefas e maximizar a utilização dos recursos. O algoritmo do morcego foi selecionado como base para o mecanismo desenvolvido, dado ser considerado uma evolução de outros algoritmos meta-heurísticos, ser baseado em população e gerar múltiplas soluções e pelo seu processo de busca. Como forma de validar o mecanismo proposto, a avaliação foi conduzida através do uso do framework veicular e simulador de rede VEINS e OMNet++, juntamente com diversas mobilidades veiculares aleatórias geradas pelo Simulador de Mobilidade Urbana - SUMO. Foram avaliados as métricas de tarefas alocadas, utilização de recursos e tarefas não alocadas. O mecanismo foi comparado com técnicas tradicionais e meta-heurísticas encontradas na literatura, demonstrando-se mais eficiente que as mesmas.