ارائه مدلی در جهت بهبود مدیریت منابع در اینترنتاشیاء مبتنیبر محاسبات مه با ترکیب الگوریتمهای یادگیری ماشین و فراابتکاری
الموضوعات : انتقال فناوري و تجاريسازي پژوهشجواد محمودیان 1 , فاطمه نصیری 2
1 - دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 - دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
الکلمات المفتاحية: اینترنتاشیاء, رایانش ابری, رایانش مه, منابع, الگوریتم بهینهسازی عقاب طلایی.,
ملخص المقالة :
اینترنتاشیاء یک فناوری محبوب و تعاملی از حسگرها، گیتها، سرورها و پلتفرمهای دسترسی به اطلاعات است که با تکیه بر حسگرها، دادهها و اطلاعات پایشی را گردآوری میکند. اینترنتاشیاء با داشتن مزیتهای مختلف به سرعت توسعه یافته و مورد استقبال قرار گرفت؛ اما با چالشهای متعددی نیز همراه است. امنیت دادهها، انرژی مصرفی، زمانبندی، مدیریت منابع، مسیریابی و ... از جمله این چالشها هستند. پژوهش حاضر با هدف ارائه مدلی در جهت بهبود مدیریت منابع در اینترنتاشیاء مبتنی بر محاسبات مه با ترکیب الگوریتمهای یادگیری ماشین و فراابتکاری صورت پذیرفت. در این پژوهش بر مدیریت منابع اینترنتاشیاء تمرکز شده و یک راهحل جدید برای آن ارائه گردید. در مدل پیشنهادی، اگر درخواست کاربر حساس به تأخیر نباشد؛ به محیط ابری ارجاع داده میشود، اما اگر مستلزم پاسخگویی بلادرنگ باشد بهصورت محاسبات مه ارسال میگردد. در زمان سرویسدهی به درخواستها، ابتدا وضعیت با تکیه بر سریهای زمانی پیشبینی شده و در ادامه فرایند تخصیص منابع با الگوریتم بهینهسازی عقاب طلایی انجام میگیرد. روش پیشنهادی در محیط متلب پیادهسازی شده و کارایی آن در چهار شاخص زمان پاسخگویی، هزینه، تعادل بار و بهرهوری منابع مورد ارزیابی قرار گرفت. بررسی نتایج نشان داد که طرح پیشنهادی پایاننامه در تمامی شاخصها نسبت به طرح پایه برتری (Router) داشته و منابع را رویکرد مناسبی تخصیص میدهد. به نحوی که 18 درصد در شاخص تعادل بار، 23 درصد در شاخص زمان پاسخگویی، 31 درصد در شاخص هزینه و نهایتاً 28 درصد در شاخص بهرهوری منابع بهبود داشته است.
1- U. Z. A. Hamid, H. Zamzuri, and D. K. Limbu, "Internet of vehicle (IoV) applications in expediting the implementation of smart highway of autonomous vehicle: A survey," in Performability in Internet of Things: Springer, 2019, pp. 137-157.
2- P. Podder, M. Mondal, S. Bharati, and P. K. Paul, "Review on the security threats of internet of things," arXiv preprint arXiv:2101.05614, 2021.
3- S. Enshaeifar et al., "The internet of things for dementia care," IEEE Internet Computing, vol. 22, no. 1, pp. 8-1, 7, 2017.
4- K. B. Kiadehi, A. M. Rahmani, and A. S. Molahosseini, "A fault-tolerant architecture for internet-of-things based on software-defined networks," Telecommunication Systems, vol. 77, no. 1, pp. 155-169, 2021.
5- J. Zhang, S. Rajendran, Z. Sun, R. Woods, and L. Hanzo, "Physical layer security for the Internet of Things: Authentication and key generation," IEEE Wireless Communications, vol. 26, no. 5, pp. 92-98, 2019.
6- Z. Sang, R. Fang, H. Lei, J. Yan, D. Yang, and Y. Wang, "The Internet of Things Based Fault Tolerant Redundancy for Energy Router in the Interacted and Interconnected Micro Grid," International Journal on Artificial Intelligence Tools, vol. 29, no. 07n08, p. 2040019, 2020.
7- S. Wang, Y. Ruan, Y. Tu, S. Wagle, C. G. Brinton, and C. Joe-Wong, "Network-aware optimization of distributed learning for fog computing," IEEE/ACM Transactions on Networking, 2021.
8- D. Tychalas and H. Karatza, "A scheduling algorithm for a fog computing system with bag-of-tasks jobs: Simulation and performance evaluation," Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 98, p. 101982, 2020.
9- Z. Aghapour, S. Sharifian, and H. Taheri, "Task offloading and resource allocation algorithm based on deep reinforcement learning for distributed AI execution tasks in IoT edge computing environments," Computer Networks, p. 109577, 2023.
10- S. Latif et al., "An efficient pareto optimal resource allocation scheme in cognitive radio-based internet of things networks," Sensors, vol. 22, no. 2, p. 451, 2022.
11- M. Ouyang, J. Xi, W. Bai, and K. Li, "Band-Area Resource Management Platform and Accelerated Particle Swarm Optimization Algorithm for Container Deployment in Internet-of-Things Cloud," IEEE Access, vol. 10, pp. 86844-86863, 2022.
12- P. Qin, Y. Fu, X. Zhao, K. Wu, J. Liu, and M. Wang, "Optimal task offloading and resource allocation for C-NOMA heterogeneous air-ground integrated power Internet of Things networks," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 21, no. 11, pp. 9276-9292, 2022.
13- H. Kharrufa, H. A. Al-Kashoash, and A. H. Kemp, "RPL-based routing protocols in IoT applications: A Review," IEEE Sensors Journal, vol. 19, no. 15, pp. 5952-5967, 2019.
14- L. Dong, W. He, and H. Yao, "Task Offloading and Resource Allocation for Tasks with Varied Requirements in Mobile Edge Computing Networks," Electronics, vol. 12, no. 2, p. 366, 2023.
15- W. Fan, Z. Chen, Z. Hao, F. Wu, and Y. a. Liu, "Joint Task Offloading and Resource Allocation for Quality-Aware Edge-Assisted Machine Learning Task Inference," IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2023.
16- F. Chai, Q. Zhang, H. Yao, X. Xin, R. Gao, and M. Guizani, "Joint Multi-task Offloading and Resource Allocation for Mobile Edge Computing Systems in Satellite IoT," IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2023.
