EXEHDA-RR: Uma proposta para tratar incertezas e otimizar o processo de classificação de recursos na IoT - Dilli, Renato; Argou, Amanda; Pernas, Ana; Reiser, Renata; Yamin, Adenauer (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2018)
A Internet das Coisas (IoT) é caracterizada por uma ampla gama de recursos conectados à Internet, solicitando e fornecendo serviços simultaneamente. Diante desse cenário, selecionar adequadamente os recursos que melhor atendam às 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 máquina à 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.