Zapparoli, Andrea
 
(2020)
implementazione e validazione di mobilità reattiva per la simulazione a eventi di scenari mobile crowdsensing.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Informatica [LM-DM270]
   
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
      Documenti full-text disponibili:
      
    
  
  
    
      Abstract
      Il Mobile Crowdsensing (MCS) è una ramificazione del paradigma Cro-
wdsensing. Quest’ultimo indica una raccolta di dati con l’aiuto di utenti
tramite i dispositivi personali o a loro distribuiti per studiare certi fenome-
ni. MCS precisa che i dispositivi sono mobili, e grazie alla loro crescente
diffusione in questi decenni ne ha guadagnato in popolarità.
L’efficienza di MCS risiede in un elevato numero di partecipanti, spes-
so reclutati grazie ad incentivi. Per ragioni di costi e tempo, l’analisi in
ambienti urbani reali è spesso impraticabile, la valida alternativa è rappre-
sentata dai simulatori. La tesi propone nuove funzionalità incorporate in
CrowdSenSim, simulatore stateful per lo sviluppo di sistemi MCS in am-
bienti urbani reali, mantenendo retro-compatibilità. L’obiettivo principale
è gestire la copertura del territorio, grazie all’estensione dell’architettura,
introducendo il cambio di percorso degli utenti soddisfacendo le richieste
del server predisposto a questo controllo. La dimostrazione avviene adot-
tando come caso di studio un algoritmo di raccolta dati, modificato con le
nuove caratteristiche, testato su 3 città diverse per conformazione urbana
e dimensione.
     
    
      Abstract
      Il Mobile Crowdsensing (MCS) è una ramificazione del paradigma Cro-
wdsensing. Quest’ultimo indica una raccolta di dati con l’aiuto di utenti
tramite i dispositivi personali o a loro distribuiti per studiare certi fenome-
ni. MCS precisa che i dispositivi sono mobili, e grazie alla loro crescente
diffusione in questi decenni ne ha guadagnato in popolarità.
L’efficienza di MCS risiede in un elevato numero di partecipanti, spes-
so reclutati grazie ad incentivi. Per ragioni di costi e tempo, l’analisi in
ambienti urbani reali è spesso impraticabile, la valida alternativa è rappre-
sentata dai simulatori. La tesi propone nuove funzionalità incorporate in
CrowdSenSim, simulatore stateful per lo sviluppo di sistemi MCS in am-
bienti urbani reali, mantenendo retro-compatibilità. L’obiettivo principale
è gestire la copertura del territorio, grazie all’estensione dell’architettura,
introducendo il cambio di percorso degli utenti soddisfacendo le richieste
del server predisposto a questo controllo. La dimostrazione avviene adot-
tando come caso di studio un algoritmo di raccolta dati, modificato con le
nuove caratteristiche, testato su 3 città diverse per conformazione urbana
e dimensione.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Zapparoli, Andrea
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Crowdsensing,Crowdsensim,Mobile Crowdsensing
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          15 Luglio 2020
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Zapparoli, Andrea
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Crowdsensing,Crowdsensim,Mobile Crowdsensing
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          15 Luglio 2020
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
  
  
  
  
    
    Statistica sui download
    
    
  
  
    
      Gestione del documento: 
      
        