Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
545561		Efficient task allocation in internet of things based systems / IoT tabanlı sistemlerde etkin görev dağılımı Yazar:ENAN AMEEN KHALIL SAFFAR Danışman: PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2019 198 s.
Nesnelerin İnterneti (Nİ), bilgi toplamak, iletişim ve bilgi işlemek için kullanılan gelişmekte olan bir teknolojidir. Nİ'nin başarılı uygulamaları, farklı kabiliyetlere sahip olan nesneleri bir heterojen ağ çatısı altında birbirine bağlı bir şekilde tutar. Amaç ağda bulunan nesnelerin kaynaklarını bulundurup ve dinamik bir şekilde işbirliği yaparak istenilen bir görevi yerine getirmektir. Ancak Nİ'nin birçok cihaz için görev dağılımında harcanacak enerjiyi minimize etmek hayati bir önem taşımaktadır. Günümüzde, bu konu ile ilgili mevcut çalışmaların hemen hemen tümü nesnelerin farklı enerji seviyelerini ve çeşitli işletim güçlerini dikkate almadan sezgisel en iyileme yöntemlerini kullanarak görev dağılımının farklı sorunlarını çözmeye uğraşmıştır. Bu tezde nesnelerin İnternetin'de görev dağolım problemi ele alınmıştır. Problem görev grupları ve sanal nesneler kavramını kullanarak evrimsel yöntemler çatısı altında modellenmiştir. Ayrıca, farklı uygulamaların farklı tasarım özelliklerini düşünerek, farklı uygulama senaryoların gereksinimlerini karşılıyabilen yedi yeni protokol geliştirilmiştir. Geliştirilen protokoller, enerji verimliliği, uzatılmış operasyonel ve stabil süreler ve işleme gücü artırmak gibi hedeflere uyacak şekilde tasarlanmıştır. Bilgimiz dahilinde çalışmamız Nİ'de görev dağılımı problemi için görev grupları ve sanal nesneler kavramı tabanlı bir çözüm çerçevesi öneren ilk çalışmalar arasındadır. Ayrıca, meta sezgisel yöntemleri kullanarak bu problemi çözen ilk çalışmadır. Geliştirilen protokollerin performansını değerlendirmek için, enerji verimliliği, operasyonel tur sayısı, stabil sürelerin uzunluğu, sanal nesnelerde ortalama enerji miktarı, hesaplama gücü, gereken hesaplama zamanı ve önerilen evrimsel algoritmanın kalitesi gibi çeşitli değerlendirme metrikleri kullanılmıştır. Protokollerin performansı analiz edilmiş ve literatürdeki en ilgili çalışmayla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar geliştirilen protokollerin performans üstünlüğünü kanıtladı.
Internet of Things is a fast growing technology for information collection, communications and processing. Successful applications of Internet of Things aim to interconnect objects with varied capabilities within the same heterogeneous network. The goal is to allow the network entities to cooperate and make their resources available in order to perform the demanded task. However for variety of Internet of Things objects minimizing the energy to be spent for task allocation purposes will be one of the primary constraints. Currently, almost all existing studies employ heuristic optimizations to cope with different aspects of task allocation problems without taking into consideration the heterogeneous nature of IoT objects in terms of their computation and energy levels. In this thesis, the problem of task allocation in Internet of Things is addressed. The problem is modeled using task groups and virtual objects concept by adopting evolutionary based methods. Considering different design requirements of different applications, we have proposed seven novel protocols to meet the requirements of different application scenarios. The proposed protocols are tailored to meet different goals of energy efficiency, extended operational and stability periods, and maximized computation power. To the best of our knowledge, our work is among the first works to propose task groups and virtual objects based framework to solve the task allocation problem in IoT, and the first work that adopts meta-heuristic methods for this purpose. To evaluate the proposed protocols several evaluation metrics are considered, such as: energy efficiency, number of operational rounds, length of stability periods, average available energy in virtual objects, computation power, computation time, and the quality of the proposed evolutionary algorithm. The performance of the protocols are analyzed and benchmarked by comparing them with the most relative work in the literature through extensive simulations. The results have proved the superiority of the proposed protocols.