Otimização do Consumo de Energia em Redes Ad Hoc Aloha Empregando Deep Learning - Barbosa, Paulo F. C.; da Silva, Bruna A.; Macedo, David; Zanchettin, Cleber; de Moraes, Renato M. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2019: Anais do XVIII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de ComunicaçãoDO - 10.5753/wperformance.2019.6462, 2019)
Os algoritmos normalmente empregados para controle energético em redes IoT envolvem funções de otimização com considerável complexidade e controle rigoroso do ambiente de teste. Isso gera uma lacuna entre o projeto, análise teórica e processamento em tempo real dos dispositivos da rede. O presente artigo propõe uma nova abordagem baseada em aprendizagem de máquina que considera a entrada e a saı́da de um algoritmo de controle de consumo de energia em redes ad hoc slotted Aloha de múltiplas varáveis. Resultados mostram que a rede neural proposta obteve melhor desempenho em relação ao tempo de processamento e custo computacional quando comparado aos algoritmos de controle energético de busca gulosa utilizados atualmente.