Decentralized Task Allocation Method in Hierarchical IoT Systems Using Fuzzy Logic

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorRolik, Oleksandr
dc.contributor.authorNahaiko, Dmytro
dc.date.accessioned2026-02-05T12:54:49Z
dc.date.available2026-02-05T12:54:49Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractThe use of fog and edge computing extends the computational capabilities of IoT systems to the network edge, contributing to the minimization of delays during task execution. Osmotic computing complements distributed computing by providing seamless integration between computational environments through dynamic migration of micro-elements across different hierarchy tiers according to current load conditions and resource availability. However, within the concept of osmotic computing, a key challenge remains the effective management of task allocation under conditions of uncertainty, dynamism, and heterogeneity of the IoT environment. The aim of this study is to improve the efficiency of resource utilization and task allocation in hierarchical IoT systems based on osmotic computing under uncertain and dynamically changing environmental conditions. The object of the study is the process of task allocation in multi-tier IoT systems that include cloud, fog, and edge computing. The subject of the study is methods and models for task allocation and computing resource management in IoT systems using the osmotic computing paradigm. The paper presents a three-tier hierarchical management model built on cloud, fog, and edge environments, which implements a centralized-decentralized management approach. Each tier is represented by a set of computing nodes and a management system that performs local task allocation, resource state monitoring, and micro-element management. The management system of the lower tier is subordinate to the higher-tier management system in the hierarchy. A method for decentralized task allocation in hierarchical IoT systems using fuzzy logic has been developed. The allocation method includes two decision-making stages using a fuzzy inference system: determining the direction of task allocation and selecting the optimal computing node for its execution. The determination of task allocation direction is carried out based on task characteristics, and the suitability rating of computing nodes is determined considering task execution latency, resource utilization efficiency, and load balancing. The task is assigned to the node with the maximum rating. The use of fuzzy logic ensures rational decision-making under conditions of uncertainty in real-time, which is characteristic of highly heterogeneous and dynamic IoT environments. Experimental modeling and investigation of the method were carried out using the iFogSim simulation environment. The research results show that the percentage of locally executed tasks remains virtually unchanged with different numbers of tasks, indicating stability in decision-making. Increasing the intensity of task generation leads to an increase in task computation latency due to increased load on computing nodes, while task assignment latency and response latency remain unchanged. The method demonstrated adaptability in task allocation for different types of tasks.
dc.description.abstractotherВикористання туманних та крайових обчислень розширяють обчислювальні потужності системи Інтернет речей (IoT) до краю мережі, сприяючи мінімізації затримок під час виконання задач. Осмотичні обчислення доповнюють розподілені обчислення, забезпечуючи безшовну інтеграцію між обчислювальними середовищами завдяки динамічній міграції мікро-елементів між різними рівнями ієрархії відповідно до поточних умов навантаження та доступності ресурсів. Однак, з урахуванням концепції осмотичних обчислень, актуальним завданням залишається управління розподілом задач в умовах невизначеності, динамічності та гетерогенності середовища ІоТ. Метою дослідження є підвищення ефективності використання ресурсів та розподілу задач в ієрархічних системах ІоТ на основі осмотичних обчислень в умовах невизначеності на динамічних змін середовища. Об’єктом дослідження є процеси розподілу задач у багаторівневих системах ІоТ, що включають хмарні, туманні та крайові обчислення. Предметом дослідження є методи та моделі розподілу задач і управління обчислювальними ресурсами в системах ІоТ з використанням парадигми осмотичних обчислень. В статті представлено трирівневу ієрархічну модель керування, побудовану на основі хмарного, туманного та крайового середовищ, яка реалізує централізовано-децентралізоване управління. Кожен рівень представлений набором обчислювальних вузлів та системою управління, яка здійснює локальний розподіл задач, моніторинг стану ресурсів та управління мікро-елементами. Система управління нижче розташованого рівня підпорядковується вищій за ієрархією системі управління. Розроблено метод децентралізованого розподілу задач в ієрархічних системах ІоТ з використанням апарату нечіткої логіки. Метод розподілу включає два етапи прийняття рішень з використанням системи нечіткого логічного висновку: визначення напрямку розподілу задачі та вибір оптимального обчислюваного вузла для її виконання. Визначення напрямку розподілу задачі здійснюється на основі характеристик задачі, а рейтинг придатності обчислювальних вузлів визначається з урахуванням затримки виконання задачі, ефективності використання ресурсів та балансування навантаження. Задача призначається вузлу з максимальним рейтингом. Використання нечіткої логіки забезпечує прийняття раціональних рішень в умовах невизначеності в реальному часі, що є характерним для високо-гетерогенних та динамічних середовищ ІоТ. Експериментальне моделювання та дослідження методу було здійснено з використанням середовища симуляції iFogSim. Результати дослідження показали, що відсоток локально виконаних задач залишається фактично незмінним при різній кількості задач, що свідчить про стабільність прийняття рішень. Збільшення інтенсивності генерації задач призводить до зростання затримки обчислення задачі через збільшення навантаження на обчислювальні вузли, при цьому затримка призначення задачі та затримка відповіді залишаються незмінними. Метод продемонстрував адаптивність розподілу при різних типах задач.
dc.format.pagerangeP. 164-191
dc.identifier.citationRolik, Oleksandr. Decentralized Task Allocation Method in Hierarchical IoT Systems Using Fuzzy Logic / Oleksandr Rolik, Dmytro Nahaiko // Information, Computing and Intelligent systems. – 2025. – No. 6. – P. 164-191. – Bibliogr.: 27 ref.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2786-8729.6.2025.334607
dc.identifier.orcid0000-0001-8829-4645
dc.identifier.orcid0009-0003-3611-3605
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78670
dc.language.isoen
dc.publisherNational Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
dc.publisher.placeKyiv
dc.relation.ispartofInformation, Computing and Intelligent systems, No.6, 2025
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectInternet of Things
dc.subjectIoT
dc.subjectFog Computing
dc.subjectEdge Computing
dc.subjectOsmotic computing
dc.subjectFuzzy Logic
dc.subjectІнформаційні системи
dc.subjectІнтернет речей (IoT)
dc.subjectхмарні обчислення
dc.subjectтуманні обчислення
dc.subjectкрайові обчислення
dc.subjectосмотичні обчислення
dc.subjectрозподіл задач
dc.subjectнечітка логіка
dc.subject.udc004.75
dc.titleDecentralized Task Allocation Method in Hierarchical IoT Systems Using Fuzzy Logic
dc.title.alternativeМетод децентралізованого розподілу задач в ієрархічних системах IoT з використанням нечіткої логіки
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
164-191.pdf
Розмір:
1.52 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information, Computing and Intelligent systems, No. 6