Abstract:
La composition de services IoT est devenue un enjeu crucial dans le monde actuel, où la performance et la gestion des coûts sont des facteurs déterminants. Ce projet propose une approche efficace de composition des services IoT, tenant compte de divers critères de qualité de service (QoS) tels que le temps d'exécution, le coût, la crédibilité et la fiabilité. L'objectif principal est de simplifier le processus de sélection des meilleures combinaisons de services IoT tout en optimisant les valeurs de QoS. Pour y parvenir, des méthodes d'optimisation, telles que l'algorithme Grey Wolf Optimization (GWO), combiné à K-Means pour le regroupement des données, sont utilisées.
Ces techniques sont appliquées dans le cadre d'une étude de cas concrète : une sonnette vidéo connectée. L'objectif est d'améliorer la performance du service IoT tout en réduisant les coûts d'exploitation.
