Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341149| Заглавие документа: | HMMRA: optimized IoT resource allocation via Hidden Markov Models |
| Другое заглавие: | HMMRA: оптимизированное распределение ресурсов интернета вещей с помощью скрытых марковских моделей / Л. Цяо, А. Недзьведь |
| Авторы: | Qiao, L. Nedzved, A. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 100-107. |
| Аннотация: | This study introduces a distributed algorithm that leverages Hidden Markov Models (HMMs) to infer latent resource demands from device metrics, coupled with a dynamic scheduling mechanism operating in an edge–cloud framework. By modeling demand states and optimizing resource distribution, the approach achieves low-latency, high-efficiency allocation. Simulation experiments demonstrate 92% demand prediction accuracy and 95% resource utilization, outperforming static baselines by 25% in latency reduction |
| Аннотация (на другом языке): | В данном исследовании представлен распределенный алгоритм, использующий скрытые марковские модели (СММ) для определения скрытых потребностей в ресурсах на основе показателей устройств в сочетании с механизмом динамического планирования, работающим в инфраструктуре периферийного облака. Благодаря моделированию состояний спроса и оптимизации распределения ресурсов, данный подход обеспечивает распределение с малой задержкой и высокой эффективностью. Имитационное моделирование демонстрирует 92%-ную точность прогнозирования спроса и 95%-ное использование ресурсов, что на 25% превышает статические базовые показатели по снижению задержки |
| Доп. сведения: | Раздел I. Компьютерное зрение и графика |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341149 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 100-107.pdf | 758,83 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.