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J-GLOBAL ID：202202278969277723   整理番号：22A0792485

IoT霧計算におけるロジスティック回帰と多基準意思決定法による資源配分【JST・京大機械翻訳】

Resource allocation through logistic regression and multicriteria decision making method in IoT fog computing

著者 (3件)： Bashir Hayat (Department of Informatics, Gyeongsang National University, Jinju, South Korea) ,  Lee Seonah (Department of Informatics, Gyeongsang National University, Jinju, South Korea) ,  Kim Kyong Hoon (Department of Informatics, Gyeongsang National University, Jinju, South Korea)
資料名： European Transactions on Telecommunications  (European Transactions on Telecommunications)
巻： 33  号： 2  ページ： e3824  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0358B  ISSN： 1124-318X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングは,ユーザへのサービス提供のユニークな構造のため,過去10年間,研究者と開発者の両方から多くの注目を集めている。世界のデジタル化,不均一デバイス,およびモノのインターネット(IoT)の出現とともに,これらのIoTデバイスは,リアルタイムで待ち時間に敏感なサービスを必要とする異なる周波数を有する異なるタイプのデータを生成する。これはクラウドコンピューティングフレームワークに大きな挑戦を提供する。Fogコンピューティングは,クラウドプラットフォームを完成する新しいフレームワークであり,ネットワークのエッジにサービスを拡張するために提案される。霧コンピューティングにおいて,全体の利用者のタスクは,遅れ感度を避けるために,ネットワークの端部に分散霧ノードにオフロードした。ユーザに必要なサービスを提供するために,霧ノードの異なる集合を,霧コンピューティングネットワークに選んだ。最適結果を達成するためにユーザに定義された資源の配置は,大きな課題である。したがって,クラウド,霧ノード,およびユーザのための動的資源割当て戦略を提案する。フレームワークでは,まず,入力要求のための最も適切な霧ノードを同定するために,TOPSISを用いて霧ノードのランクを定式化した。同時に,ロジスティック回帰は,個々の霧ノードの負荷を計算し,その結果を更新して,次の決定のためにブローカーに戻した。シミュレーション結果は,提案した方式が性能を改善し,98.25%の精度を与えることを証明した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ネットワーク ,  *資源割付 ,  待ち時間 ,  構成 ,  定式化 ,  *多基準意思決定 ,  インターネット
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  ディジタル化 ,  実時間 ,  クラウドコンピューティング ,  TOPSIS方法 ,  *モノのインターネット ,  動的資源割当 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： IoT ,  霧 ,  計算 ,  ロジスティック回帰 ,  多基準意思決定 ,  資源配分