O aumento no número de dispositivos móveis, como smartphones, tablets e laptops, e o avanço em seu potencial computacional permitiu considerá-los como recursos computacionais. O uso de recursos computacionais com maior proximidade vem crescendo ano após ano, sendo chamado de Fog computing, em que os elementos na borda da Internet são explorados, uma vez que os serviços computacionais convencionais podem estar indisponíveis ou sobrecarregados. Dessa forma, este projeto de Mestrado tem como foco possibilitar o uso de dispositivos móveis no provimento de serviços computacionais entre si de forma colaborativa através da heurística Maximum Regret adaptada, que busca alocar tarefas computacionais em dispositivos locais de forma a minimizar o consumo de energia e evitar dispositivos não confiáveis. Também há uma meta-heurística em um nível global, que interconecta os diferentes aglomerados de dispositivos móveis na borda da Internet, e possui informações globais de Quality of Service (QoS). Foram realizados experimentos que mostraram que evitar dispositivos móveis como recursos com um baixo grau de confiabilidade possibilitou diminuir o impacto no consumo de energia, além de ser possível diminuir os tempos de resposta e de comunicação ao ajustar a política de seleção de aglomerados externos.

The increasing number of mobile devices, such as smartphones, tablets and laptops, as well as advances in their computing power have enabled us to consider them as resources, exploring the proximity. The use of near computing resources is growing year by year, being called as Fog computing, where the elements on the edge of the Internet are exploited, once the computer services providers could be unavailable or overloaded. Thus, this Masters project focuses on using mobile devices to provide computing services among them through a heuristic called Adapted Maximum Regret, which tries to minimize energy consumption and avoid untrustable devices. There is also top-level metaheuristic which interconnects different clusters of devices on the edge of the Internet with global information to guarantee Quality of Services (QoS). We conducted a set of experiments that showed us to avoid devices with a high degree of failures to save more energy when allocating tasks among them, as well as decreasing the applications response time and communication through adjusts in the selection algorithm of external agglomerates.