Sis Bilişim Tabanlı Sağlık İzleme Sistemlerinde Modül Yerleştirme için Metasezgisel Algoritmaların Karşılaştırmalı Performans Analizi - İspir, Fatma Banu; Baydoğan, Merve Parlak; Tanyıldızı, Erkan (Hibetullah KILIÇ, 2026)
Sağlık alanında Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının yaygınlaşması, elektrokardiyografi (ECG) ve glukoz ölçümleri gibi gecikmeye duyarlı verilerin sürekli olarak üretilmesine neden olmaktadır. Geleneksel bulut tabanlı mimariler, bu verileri klinik açıdan kabul edilebilir yanıt süreleri içinde işleyemeyebilir. Sis bilişim, hesaplama işlemlerini veri kaynağına daha yakın bölgelere taşıyarak bu sınırlılığı gidermeyi amaçlamaktadır. Ancak bu durum, karmaşık ve çok amaçlı bir modül yerleştirme problemini ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmada, iFogSim ortamında modellenen dört katmanlı bir sis–bulut mimarisi üzerinde dört farklı modül yerleştirme stratejisi; İlk Gelen İlk Hizmet Alır (FCFS), Edge-Oriented, Genetik Algoritma (GA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma, simülasyon ortamında hesaplanan gecikme, enerji tüketimi, tamamlanma süresi ve maliyet değerleri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Çalışmada iki farklı topoloji ele alınmıştır. Birincisi, tüm sis düğümlerinin ve ağ geçitlerinin aynı kaynak özelliklerine sahip olduğu homojen topoloji, ikincisi ise uç cihazların işlem kapasitelerinin farklılaştığı heterojen topolojidir. Her algoritma, dört farklı hasta yükü senaryosu altında değerlendirilmiştir. Homojen topolojide gecikme, enerji tüketimi ve ağ kullanımını içeren ağırlıklı çok amaçlı bir uygunluk fonksiyonu kullanılmıştır. Heterojen topolojide ise ceza parametreleri içeren farklı bir uygunluk fonksiyonu uygulanarak algoritmalar yine dört hasta yükü altında değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, GA’nın orta düzey hasta yüklerinde daha düşük gecikme sağladığını, PSO’nun ise yüksek yüklerde daha rekabetçi gecikme performansı sergilediğini göstermektedir. Bununla birlikte, iki algoritma arasındaki maliyet farkı tüm senaryolarda ihmal edilebilir düzeydedir. FCFS yöntemi genel olarak en zayıf performansı göstermiş ve yalnızca bulut tabanlı stratejilerin gerçek zamanlı sağlık uygulamaları için yetersiz kaldığını ortaya koymuştur. Ayrıca tüm algoritmaların 30 hastanın üzerindeki yüklerde doygunluğa ulaştığı gözlemlenmiştir. Bu durum, bu noktadan sonra algoritma seçiminden ziyade sis katmanındaki donanım kapasitesinin temel performans darboğazı haline geldiğini göstermektedir.
Comparative Performance Analysis of Metaheuristic Algorithms for Module Placement in Fog Computing-Based Healthcare Monitoring
Keywords: Sis Bilişim; Görev Planlama; Genetik Algoritma; Parçacık Sürüsü Optimizasyonu; Sağlık izleme; Nesnelerin İnterneti