Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Fed Inst Sao Paulo IFSP | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.creator | Lieira, Douglas D. | - |
Autor(es): dc.creator | Quessada, Matheus S. | - |
Autor(es): dc.creator | Cristiani, Andre L. | - |
Autor(es): dc.creator | Meneguette, Rodolfo I. | - |
Autor(es): dc.creator | Velazquez, R. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:29:46Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:29:46Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/245189 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/245189 | - |
Descrição: dc.description | The explosion of IoT technology poses new challenges for researchers in the concept of cloud computing, mainly in improving the distribution of services, which need to be provided with greater efficiency and less latency. Therefore, this work seeks to optimize the methodology of resource allocation in Edge Computing, seeking to improve the quality of service (QoS) to the user. For this, it was developed an algorithm for efficient resource allocation using grey wolves optimization technique, named as Resource Allocation Technique for Edge Computing (RATEC). The algorithm adopted the meta-heuristic technique to choose the best Edge when allocating the resources of user equipment (UE). In this work, it was considered that the UEs are composed of processing, storage, time and memory resources. The algorithm uses these resources to calculate the fitness of each Edge and decide which one to allocate, if available. The RATEC has been compared with two other policies and has managed to serve a number most significant of UEs, reducing the number of services refused and presenting a low number of blockages while searching for an Edge. | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ, Sao Jose Do Rio Preto, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Fed Inst Sao Paulo IFSP, Catanduva, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Fed Univ Sao Carlos UFSCAR, Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Sao Paulo, Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ, Sao Jose Do Rio Preto, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 407248/2018-8 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 309822/2018-1 | - |
Formato: dc.format | 6 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Ieee | - |
Relação: dc.relation | 2020 Ieee Latin-american Conference On Communications (latincom 2020) | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | resource allocation | - |
Palavras-chave: dc.subject | edge computing | - |
Palavras-chave: dc.subject | meta-heuristic | - |
Título: dc.title | Resource Allocation Technique for Edge Computing using Grey Wolf Optimization Algorithm | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: