Open AccessEXEHDA-RR: Uma proposta para tratar incertezas e otimizar o processo de classificação de recursos na IoT
Author(s) -
Renato Dilli,
Amanda Argou,
Ana Marilza Pernas,
Renata Reiser,
Adenauer Yamin
Publication year - 2018
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcup.2018.3290
Subject(s) - humanities , computer science , internet of things , physics , philosophy , world wide web
A Internet das Coisas (IoT) é caracterizada por uma ampla gama de recursos conectadosá Internet, solicitando e fornecendo serviços simultaneamente. Diante desse cenário, selecionar adequadamente os recursos que melhor atendamás demandas dos usuários tem sido um desafio de pesquisa relevante e atual. Este artigo apresenta o EXEHDA-RR, uma proposta para classificar e selecionar o recurso mais apropriado, aplicando lógica fuzzy para resolver incertezas na definição de pesos ideais para os atributos de QoS, e agregando aprendizado de máquinaá pré-classificação dos recursos visando reduzir o custo computacional gerado pelos algoritmos MCDA. Os resultados experimentais da pré-classificação mostram a eficiência do modelo proposto.