Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/2148
Título: Modelo e algoritmos para seleção de sensores como serviço
Autor: Verçosa, Nichene Joslin
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/3645909376039196
Orientador: Gonçalves, Glauco Estácio
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/6157118581200722
Co-orientador : Medeiros, Victor Wanderley Costa de
Endereço Lattes do Co-orientador : http://lattes.cnpq.br/7159595141911505
Palavras-chave: Algoritmos computacionais;Tecnologia da informação;Arquitetura de computador
Data do documento: 2019
Citação: VERÇOSA, Nichene Joslin. Modelo e algoritmos para seleção de sensores como serviço. 2019. 68 f.Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação)- Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019.
Abstract: The Internet of Things (IoT) plays a key role in the future of the Internet, as it will inte-grate billions of smart devices which will present sensing, actuation and data processingcapabilities. Thus, each integrated device may have one or more built-in sensors thatwill potentially generate huge amounts of data. This scenario raises the challenge ofefficiently searching and selecting the most appropriate sensors within a set that canpresent similar functionalities and capabilities. In this context, this work presents a math-ematical model for sensor selection able to maximize the attendance to user input re-quirements, such as accuracy, robustness, and availability for different types of sensors(such as temperature, pressure, humidity, wind speed, and so on) in a limited budget.This model was tested through two algorithms, the first being an optimization algorithmand the second a greedy heuristic. These solutions were evaluated and compared interms of three criteria: the optimization time, the amount of budget being utilized, andthe optimal value. The best solutions were found by the optimization algorithm but, thegreedy heuristic found close results. In some cases, the greedy heuristic found solu-tions more than 10x faster when compared to the Optimal Algorithm.
Resumo: A Internet das coisas (IoT) desempenha um papel fundamental no futuro da Internet,pois integrará bilhões de dispositivos inteligentes que apresentarão capacidades de de-tecção, atuação e processamento de dados. Assim, cada dispositivo integrado podeter um ou mais sensores incorporados que potencialmente gerarão enormes quantida-des de dados. Este cenário levanta o desafio de eficientemente procurar e selecionaros sensores mais adequados dentro de um conjunto que possa apresentar funciona-lidades e recursos similares. Neste contexto, este trabalho apresenta um modelo ma-temático para seleção de sensores capaz de maximizar o atendimento aos requisitosde entrada do usuário, como precisão, robustez e disponibilidade para diferentes tiposde sensores (como temperatura, pressão, umidade, velocidade do vento) em um orça-mento limitado. Este modelo foi testado através de dois algoritmos, sendo o primeiroum algoritmo de otimização com solução exata e o segundo uma heurística gulosa.Estas soluções foram avaliadas e comparadas em termos de três critérios: o tempode otimização, a quantidade de orçamento a ser utilizada e limites do objetivo ótimo.As melhores soluções foram encontradas pelo algoritmo de otimização no entanto, aheusrística gulosa obteve resultados próximos com tempo de solução, 10x mais rápidoque o algoritmo de otimização, em alguns casos.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/2148
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