تمت يوم الثلاثاء الموافق 11-4-2023 مناقشة رسالة الماجستير للطالبة رغد جاسم محمد عن رسالتها الموسومة

Performance Optimization in Edge Computing

وتألف اللجنة من:

أ.د. فوزي محمد منير النعمة    رئيسا

ا.م. د. محمود زكي عبد الله  عضوا

م.د. رسلان سعد عبد الرحمن    عضوا 

م.د. شيماء وليد عبد اللطيف    عضوا ومشرفا

وقد استوفت الطالبة متطلبات الحصول على شهادة الماجستير بنجاح..

 

تعد الزيادة في عدد األجهزة المتصلة باإلنترنت أحد أهم المناقشات الحالية ؛ كل شيء متصل
بالانترنت له قيمة. يؤدي اتصال هذه الاجهزة بالانترنت إلى إنشاء كمية كبيرة من البيانات
ومعالجتها في وقت استجابة قصير. إن جودة تجربة أجهزة المستخدمين محدودة إلى حد كبير
بسبب قدرتها الحسابية وعمر البطارية المحدود. تعتبر الحوسبة المتطورة الحل التكنولوجي
المثالي الذي يسهل معالجة البيانات على حافة الشبكة. تعمل تقنيات الحوسبة الطرفية المتنقلة
)MEC )على تحسين معدل نقل البيانات. يوفر شبكة متطورة مع خدمات الحوسبة السحابية.
يمكن لمستخدمي الهاتف المحمول إلغاء تحميل مهام الحساب الخاصة بهم إلى شبكة الحافة. يعد
تقليل تكلفة النظام الممثلة من حيث الطاقة والوقت قضية مفتوحة في تقنية MEC .يقترح هذا
العمل بنية نظام تتكون من ثالث طبقات: طبقة الحوسبة السحابية وطبقة MEC وطبقة أجهزة
إنترنت الأشياء. حل مقترح لحل مشكلة الطاقة والوقت المستهلك عن طريق اختيار أفضل موضع
للطبقات الثالث ذات التكلفة الدنيا لتنفيذ المهام باستخدام مخطط التفريغ. يقترح هذا العمل تفريغ
عملية صنع القرار ، ومعالجتها وحلها باستخدام خوارزمية Mongoose Dwarf Hybrid
(HDMO (Optimization .أظهرت النتائج أن الخوارزمية المقترحة تعمل على تحسين أداء
MEC من خلال تقليل تكلفة النظام من حيث الطاقة والوقت. تم تقييم الطريقة المقترحة من خلال 
دراسة تقارب النتائج والوقت اللازم للحصول على النتائج. تمت مقارنة النتائج مع Particale
(PSO (Optimization Swarm ، والذي أظهر أن خوارزمية HDMO هي الأفضل
للوصول إلى أفضل حل من حيث تحسين الأداء والتقارب.