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A Internet das Coisas (IoT) é caracterizada por uma ampla gama de recursos conectadosá Internet, solicitando e fornecendo serviços simultaneamente. Diante desse cenário, selecionar adequadamente os recursos que melhor atendamás demandas dos usuários tem sido um desafio de pesquisa relevante e atual. Este artigo apresenta o EXEHDA-RR, uma proposta para classificar e selecionar o recurso mais apropriado, aplicando lógica fuzzy para resolver incertezas na definição de pesos ideais para os atributos de QoS, e agregando aprendizado de máquinaá pré-classificação dos recursos visando reduzir o custo computacional gerado pelos algoritmos MCDA. Os resultados experimentais da pré-classificação mostram a eficiência do modelo proposto. |
