Multicriteria decision analysis techniques for resources selection in IoT environments

A Internet das coisas é constituída de objetos que possuem pequenos sensores e atuadores capazes de interagir com o ambiente. Tais objetos ou coisas estão interconectados entre si e com acesso à Internet por meio de redes com e sem fio. A combinação entre os dispositivos embarcados com sensores e o acesso à Internet possibilita a comunicação dos recursos do mundo físico com o espaço cibernético, desempenhando um papel fundamental na resolução de muitos desafios encontrados na sociedade atual. Porém, a maioria das aplicações existentes são dedicadas a resolver problemas específicos utilizando tais recursos apenas em redes internas, limitando a real capacidade da Internet das Coisas. Diversos trabalhos na literatura propõem a reutilização de tais recursos em forma de serviço por meio de modelos como Dados como Serviço e Sensoriamento como Serviço. Neste contexto, em que potencialmente milhares de recursos podem transferir dados semelhantes de aplicações diferentes, a utilização de técnicas que possam selecionar recursos de forma sensível a contexto torna-se imprescindível. Nesta tese são propostos um conjunto de métodos para melhorar a relação custo-benefício na seleção de recursos em ambientes IoT, auxiliando na tomada de decisão durante a seleção dos recursos que serão ofertados como serviço. Os resultados obtidos por meio de estudos de caso, permitiram a comparação da qualidade da solução e do custo computacional das técnicas aplicadas na seleção de recursos em ambientes IoT, bem como o desenvolvimento de duas novas técnicas para a seleção de recursos, denominadas Elimination Sort e Fast Elimination Sort.The Internet of Things is composed of objects which have small sensors and actuators capable of interacting with the environment. Such objects or things are interconnected with each other and has access to the Internet through wired and wireless networks. The combination of embedded devices with sensors and access to the Internet become it possible to communicate the resources of the physical world with the cyberspace, playing a key role in solving many challenges found in todays society. However, most existing applications solves a specific problem using its resources just for own purpose, limiting the actual ability of the Internet of Things. Several works propose the reuse of such resources through service models such as Data as Service and Sensing as a Service. In this context, where thousands of resources can transfer similar data from different applications, the use of techniques that can select these features in a context-sensitive way becomes essential. In this thesis, a set of methods to improve the cost-benefit of the process of selection of resources in IoT environments is proposed to support the decision making during resource selection that will be offered as a service. The results obtained through a case study allowed the comparison of the solution quality and the computational cost of the techniques applied for resource selection in IoT environments, as well as the development of two new techniques for the selection of resources called Elimination Sort and Fast Elimination Sort