Métodos de análise de decisão multicritério para a seleção de recursos em ambientes loT

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Nunes, Luiz Henrique
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de decisão multicritério; Internet das Coisas; Internet of things; Multiple-criteria decision analysis; Resource selection; Seleção de recursos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042019-085639/

A Internet das coisas é constituída de objetos que possuem pequenos sensores e atuadores capazes de interagir com o ambiente. Tais objetos ou coisas estão interconectados entre si e com acesso à Internet por meio de redes com e sem fio. A combinação entre os dispositivos embarcados com sensores e o acesso à Internet possibilita a comunicação dos recursos do mundo físico com o espaço cibernético, desempenhando um papel fundamental na resolução de muitos desafios encontrados na sociedade atual. Porém, a maioria das aplicações existentes são dedicadas a resolver problemas específicos utilizando tais recursos apenas em redes internas, limitando a real capacidade da Internet das Coisas. Diversos trabalhos na literatura propõem a reutilização de tais recursos em forma de serviço por meio de modelos como Dados como Serviço e Sensoriamento como Serviço. Neste contexto, em que potencialmente milhares de recursos podem transferir dados semelhantes de aplicações diferentes, a utilização de técnicas que possam selecionar recursos de forma sensível a contexto torna-se imprescindível. Nesta tese são propostos um conjunto de métodos para melhorar a relação custo-benefício na seleção de recursos em ambientes IoT, auxiliando na tomada de decisão durante a seleção dos recursos que serão ofertados como serviço. Os resultados obtidos por meio de estudos de caso, permitiram a comparação da qualidade da solução e do custo computacional das técnicas aplicadas na seleção de recursos em ambientes IoT, bem como o desenvolvimento de duas novas técnicas para a seleção de recursos, denominadas Elimination Sort e Fast Elimination Sort.