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https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16548
Tipo: | Dissertação |
Data do documento: | 20-Jul-2022 |
Autor(es): | GONÇALVES, Leonardo Nunes |
Afiliação do(s) Autor(es): | UFPA - Universidade Federal do Pará |
Primeiro(a) Orientador(a): | ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de |
Título: | Software para planejamento de redes IoT: uma solução baseada em algoritmo genético, algoritmo de múltiplas tentativas e EPSO |
Citar como: | GONÇALVES, Leonardo Nunes. Software para planejamento de redes IoT: uma solução baseada em algoritmo genético, algoritmo de múltiplas tentativas e EPSO. Orientadora: Jasmine Priscyla Leite de Araújo. 2022. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2022. Disponível em:https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16548 . Acesso em:. |
Resumo: | A Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things) permite o monitoramento ubíquo de ambientes através de sensores dispostos em determinada área de interesse. Tal coleta de dados gera um conteúdo sem precedentes de informações que são apresentadas a diferentes algoritmos que servem para auxiliar na tomada de decisões associadas a mobilidade urbana, economia, saúde, bem-estar, entre outras. Para garantir o sucesso dessa cadeia de comunicação, definida desde a coleta dos dados até a extração de decisões valorosas, se faz necessário a implantação de uma comunicação ponta a ponta. Para isso a IoT faz uso da tecnologia de comunicação Long Range (LoRa), que por sua vez garante a comunicação sem fio e sem custos entre os sensores instalados nos endnodes dispostos na área de interesse e os pontos de agregação de tráfego de dados instalados na área a ser monitorada, isto é, o gateway. Embora a solução seja prática, existem desafios de minimização dos custos associados a implantação do menor número de gateways na área a ser coberta, assim como, a tarefa de se planejar a rede IoT levando em consideração o posicionamento ótimo dos gateways. Diante deste contexto e para responder aos desafios impostos pelo planejamento de redes IoT, este trabalho tem como objetivo propor um software otimizador de planejamento de redes IoT baseado em Algoritmo Genético, Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) e algoritmo de Múltiplas Tentativas, com o intuito de minimizar o número de gateways e determinar a geolocalização para instalação dos mesmos, assim visando garantir a cobertura de todos os endnodes e seus respectivos sensores dispostos no campo. |
Abstract: | The Internet of Things (IoT) allows the ubiquitous monitoring of environments through sensors arranged in a certain area of interest. Such data collection generates unprecedented content of information that is presented to different algorithms that serve to assist in decision-making associated with urban mobility, economy, health, well-being, among others. To ensure the success of this communication chain, defined from the collection of data to the extraction of valuable decisions, it is necessary to implement an end-to-end communication. For this, the IoT makes use of Long Range communication technology (LoRa), which in turn guarantees wireless and cost-free communication between the sensors installed in the endnodes arranged in the area of interest and the data traffic aggregation points installed in the area to be monitored, ie the gateway. Although the solution is practical, there are cost minimization challenges associated with deploying the fewest number of gateways in the area to be covered, as well as the task of planning the IoT network taking into account the optimal positioning of the gateways. Given this context and to respond to the challenges imposed by the planning of IoT networks, this work aims to propose an optimizing software for planning IoT networks based on Genetic Algorithm, Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) and Multiple Attempts algorithm, in order to to minimize the number of gateways and determine the geolocation for their installation, thus aiming to guarantee the coverage of all endnodes and their respective sensors arranged in the field. |
Palavras-chave: | Internet das coisas Redes IoT Algoritmos genéticos |
Área de Concentração: | COMPUTAÇÃO APLICADA |
Linha de Pesquisa: | INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Pará |
Sigla da Instituição: | UFPA |
Instituto: | Instituto de Tecnologia |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Fonte URI: | Disponível na internet via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br |
Fonte: | 1 CD-ROM |
Aparece nas coleções: | Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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