多准则物联网资源发现：比较分析
网络与互联网体系结构
2016-11-17 v1
摘要
嵌入全球联网传感器的现实世界对象的增长，巩固了物联网范式，并增加了普适计算和上下文感知计算领域的应用数量。云计算与物联网的融合，即物云（Cloud of Things），将成为处理数千个传感器及其数据的关键。物云面临的主要挑战之一是上下文感知的传感器搜索与选择。通常，传感器需要使用两个或多个相互冲突的上下文属性进行搜索。现有工作大多采用某种多准则决策分析来执行传感器搜索与选择，但并未关注这些方法所呈现的选择质量。本文分析了SAW、TOPSIS和VIKOR多目标决策方法的行为及其选择质量，并将其与帕累托最优解进行比较。收集到的结果有助于分析和比较这些算法在行为、最优解数量和冗余度方面的表现。
引用
@article{arxiv.1611.05172,
title = {Multi-criteria IoT Resource Discovery: A Comparative Analysis},
author = {Luiz H. Nunes and Julio C. Estrella and Charith Perera and Stephan Reiff-Marganiec and Alexandre N. Delbem},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.05172},
year = {2016}
}
备注
Software: Practice and Experience