Vi lever i en tid där elektroniska prylar och integrerade sensorer finns runt omkring oss från mångsidiga smartphones och surfplattor till bärbara datorer, och från temperaturregulatorer inomhus till mikrovågsugnar. Vi lever i en ny värld-en värld av smart*-där intelligens och konnektivitet läggs till varje tänkbart objekt. Ashtons vision om sakernas internet (IoT) (2009) verkar ha visat sig på oväntade sätt. Denna utveckling av sakernas internet i vår vardag har uppenbarligen många konsekvenser som resulterar i en mycket annorlunda miljö och samhälle. Med tanke på att IoT-konceptet i sig är ganska nytt, är det förståeligt att det är svårt att modellera. Forskare från kommunikationssystemområdet fokuserar ofta främst Abstract Sensors, tillsammans med transceivers, har snabbt utvecklats från teknik enbart begränsad till laboratorietestbäddar till fungerande lösningar som används över hela världen. Dessa mobila och uppkopplade enheter bildar de muttrar och skruvar som krävs för att uppfylla visionen av det så kallade sakernas internet (IoT). Denna idé har utvecklats som ett resultat av spridning av elektroniska prylar utrustade med sensorer och ofta är unikt identifierbara (möjligt med tekniska lösningar såsom användning av radiofrekvensidentifierare). Även om det finns ett växande behov av heltäckande modellering paradigm samt exempel fallstudier för sakernas internet, finns det för närvarande ingen standardmetod tillgänglig för modellering av sådana verkliga komplexa IoT-baserade scenarier. Här, med hjälp av en kombination av komplexa nätverk-baserade och agent-baserade modelleringsmetoder, presenterar vi en ny metod för att modellera sakernas internet. Det föreslagna tillvägagångssättet använder sig särskilt av ramverket Kognitiva Agent-Based Computing (CABC) för att simulera komplexa IoT-nätverk. Vi demonstrerar modellering av flera standard komplexa nätverk topologier såsom lattice, slumpmässig, liten värld, och skala-fria nätverk. För att ytterligare visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är presenterar vi också en fallstudie och en ny algoritm för autonom övervakning av strömförbrukningen i nätverksanslutna IoT-enheter. Vi diskuterar och jämför också det framlagda tillvägagångssättet med tidigare tillvägagångssätt för modellering. Omfattande simuleringsförsök med hjälp av flera nätverkskonfigurationer visar den föreslagna metodens effektivitet och genomförbarhet. Batool och Niazi Complex Adapt Syst Model (2017) Complex Adapt Syst Model (2017) 5:4 om kommunikationsaspekterna av sakernas internet och anta att detta i huvudsak är hela saken. Detta tillvägagångssätt är dock minst sagt problematiskt. För det första, med tanke på endast kommunikationsaspekten av anordningarna-med lite hänsyn till det faktum att de är en del av vår vardag-är uppenbarligen felaktigt. För det andra, även om detta skulle ha varit bra när teknikerna befann sig på ett stadium där det fanns bevis för att de var besudlade, är detta inte tillräckligt i det nuvarande skedet när de till och med har nått kommersiell spridning. Dessutom är ett nyckelproblem vid modellering av sakernas internet med hjälp av befintliga metoder och verktyg att antalet enheter i den verkliga världen är långt fler än det som används som ett bevis på begrepp i forskningsrapporter med hjälp av traditionella simuleringsverktyg. Med IoT strukturer växer i en sådan snabb takt, befintliga simuleringsverktyg som NS2/3 och andra är ofta olämpliga för att effektivt modellera och simulera sådana system (Niazi 2008). Agentbaserad modellering och komplexa nätverk (Gershenson och Niazi 2013) kan dock anses modellera sådana infrastrukturer-såsom föreslagits av oss tidigare i kognitiv agent-baserade datorsystem (Niazi och Hussain 2013). Detta ramverk erbjuder verktyg och tekniker för att effektivt modellera olika typer av komplexa adaptiva system samt komplexa fysiska system som sakernas internet (Niazi och Hussain 2009). Tidigare, så vitt vi vet, har inget arbete presenterats som kombinerar olika modellering paradigm från perspektivet av komplexa systemmodellering visar hur dessa paradigm kan användas för att effektivt modellera komplexa kommunikationsnät, i allmänhet, och sakernas internet, i synnerhet. Nyheten i det aktuella pappret ligger i användningen av agentbaserad modellering i samband med komplexa nätverk som en del av det kognitiva agentbaserade beräkningsramverket som väsentligt främjar vårt tidigare arbete som presenterades i Laghari och Niazi (2016). Idén demonstreras ytterligare med hjälp av en specifik fallstudie modellering komplexa nätverk topologier för beräkning av strömförbrukning i enheter som en del av sakernas internet. För att demonstrera tillämpningen av det kognitiva agentbaserade datorsystemet har vi valt ett särskilt problem i samband med uppskattning av strömförbrukningen i nätverksanslutna avkännare. Av många skäl, prylar kan tendera att agera som "osynliga" makt spridning källor. Ihållande effektutnyttjande medför dessutom högre luftkonditioneringsräkningar. Den resulterande effekten på planeten är alarmerande. Detta är faktiskt ett fenomen som följer av tillämpningen av de grundläggande lagarna för termodynamik (Dincer 2000). De viktigaste bidragen i det aktuella dokumentet sammanfattas enligt följande: Vi föreslår en metod för att modellera komplexa scenarier inom IoT-domänen med hjälp av en kombination av komplexa nätverk och agentbaserad modellering som används i samarbete med varandra. Vi vill också notera vårt tidigare introduktionsarbete inom området som publiceras i konferensprocesser som (Bapool och Niazi 2015;. Det nuvarande arbetet är dock både betydligt mer omfattande och visar modellering av sakernas internet dynamik i ett antal realistiska nätverk topologier-nämligen små-världen och skal-fria nätverk förutom lattice, och skal-fria nätverk. Modelleringen expanderar också på insikter som erhållits från vår komplexa nätverksvalideringsmetod som presenterades tidigare i. Dokumentets struktur är följande: För det första beskrivs den nödvändiga bakgrunden för att förstå metoden. Detta följs av modellutvecklingen. Dessutom presenteras resultaten av omfattande simuleringsförsök innan dokumentet avslutas.
Batool och Niazi i REF, presenterade en ny hybrid metod för modellering av Internet of things (IoT)-baserade komplexa scenario med hjälp av standard komplexa nätverk såsom små-världen, skalfri, slumpmässig och lattice nätverk.
Modeling the internet of things: a hybrid modeling approach using complex networks and agent-based models
{'venue': None, 'journal': 'Complex Adaptive Systems Modeling', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}