| Item type |
学術雑誌論文 / Journal Article.(1) |
| 公開日 |
2018-01-26 |
| 書誌情報 |
en : IEEE Internet of Things Journal
巻 4,
号 2,
p. 404-413,
発行日 2017-04
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| タイトル |
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タイトル |
Multiobjective Optimization in Cloud Brokering Systems for Connected Internet of Things |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Cloud broker |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Internet of Things (IoT) |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
multiobjective optimization |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
particle swarm optimization (PSO) |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 著者 |
KUMRAI, Teerawat
太田, 香
董, 冕雄
岸上, 順一
SUNG, Dan Keun
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| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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表示名 |
太田 香（OTA Kaoru） |
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URL |
http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000140_ja.html |
| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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表示名 |
董 冕雄（DONG Mianxiong） |
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URL |
http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000145_ja.html |
| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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表示名 |
岸上 順一（KISHIGAMI Jay (Junichi)） |
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URL |
http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000165_ja.html |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Currently, over nine billion things are connected in the Internet of Things (IoT). This number is expected to exceed 20 billion in the near future, and the number of things is quickly increasing, indicating that numerous data will be generated. It is necessary to build an infrastructure to manage the connected things. Cloud computing (CC) has become important in terms of analysis and data storage for IoT. In this paper, we consider a cloud broker, which is an intermediary in the infrastructure that manages the connected things in CC. We study an optimization problem for maximizing the profit of the broker while minimizing the response time of the request and the energy consumption. A multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) is proposed to solve the problem. The performance of the proposed MOPSO is compared with that of a genetic algorithm and a random search algorithm. The results show that the MOPSO outperforms a well-known genetic algorithm for multiobjective optimization. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
IEEE |
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言語 |
en |
| 出版者版へのリンク |
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表示名 |
10.1109/JIOT.2016.2565562 |
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URL |
https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2565562 |
| DOI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
10.1109/JIOT.2016.2565562 |
| 日本十進分類法 |
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主題Scheme |
NDC |
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主題 |
007.8 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
23274662 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12725786 |
| 権利 |
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言語 |
en |
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権利情報 |
© 2017 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
AM |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
IEEEITJ_4_2_404_413 (2.4 MB)
