Um Mecanismo de Alocação de Recursos em Nuvens Veiculares baseado em Teoria dos Jogos

  • Henrique Andrews Prado Marques USP
  • Rodolfo I. Meneguette USP

Resumo


Os sistemas de transporte inteligentes (ITS) buscam resolver ou pelo menos mitigar alguns dos problemas enfrentados pelo setor rodoviário através do fornecimento de serviços computacionais. Para auxiliar na provisão desses serviços, a criação de nuvens veiculares surgiu como um meio de aproximar os recursos computacionais e serviços das aplicações veiculares. No entanto, na maior parte das vezes os recursos computacionais presentes nos veículos que compõem as nuvens veiculares são subutilizados. Sendo assim, para melhor aproveitar estes recursos este trabalho propõe uma política de alocação de recursos baseada em Teoria dos Jogos para maximizar a utilização dos mesmos e posteriormente comparar esta abordagem com outras conhecidas na literatura e averiguar seu desempenho com relação a outras métricas de avaliação além da utilização de recursos.

Referências

Brik, B., Khan, J. A., Ghamri-Doudane, Y., and Lagraa, N. (2019). Publish: A distributed service advertising scheme for vehicular cloud networks. In 2019 16th IEEE Annual Consumer Communications Networking Conference (CCNC), pages 1–6.

Codeca, L., Frank, R., Faye, S., and Engel, T. (2017). Luxembourg sumo traffic (lust) scenario: Traffic demand evaluation. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 9(2):52–63.

Correa, C., Ueyama, J., Meneguette, R. I., and Villas, L. A. (2014). Vanets: An exploratory evaluation in vehicular ad hoc network for urban environment. In 2014 IEEE 13th International Symposium on Network Computing and Applications, pages 45–49.

da Costa, J., Peixoto, M., Meneguette, R., Rosário, D., and Villas, L. (2020). Morfeu: Mecanismo baseado em otimização combinatória para alocação de tarefas em nuvens In Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e veiculares. Sistemas Distribuídos, pages 505–518, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., and Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, page 226–231. AAAI Press.

Hagenauer, F., Higuchi, T., Altintas, O., and Dressler, F. (2019). Efficient data handling in vehicular micro clouds. Ad Hoc Networks, 91:101871.

Lieira, D. D., Quessada, M. S., Cristiani, A. L., and Meneguette, R. I. (2020). Resource allocation technique for edge computing using grey wolf optimization algorithm. In 2020 IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM), pages 1–6.

Meneguette, R. I., Boukerche, A., and Pimenta, A. H. M. (2019a). Avarac: An availability-based resource allocation scheme for vehicular cloud. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(10):3688–3699.

Meneguette, R. I., Rodrigues, D. O., da Costa, J. B. D., Rosario, D., and Villas, L. A. (2019b). A virtual machine migration policy based on multiple attribute decision in vehicular cloud scenario. In ICC 2019 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC), pages 1–6.

Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., and Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in Engineering Software, 69:46–61.

Pereira, R. S., Lieira, D. D., da Silva, M. A., Pimenta, A. H., da Costa, J. B., Rosário, D., and Meneguette, R. I. (2019). A novel fog-based resource allocation policy for vehicular clouds in the highway environment. In 2019 IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM), pages 1–6.
Publicado
16/08/2021
Como Citar

Selecione um Formato
MARQUES, Henrique Andrews Prado; MENEGUETTE, Rodolfo I.. Um Mecanismo de Alocação de Recursos em Nuvens Veiculares baseado em Teoria dos Jogos. In: WORKSHOP DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E DE GRADUAÇÃO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 39. , 2021, Uberlândia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 241-248. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2021.17177.