Neste artigo é apresentada a proposição de um novo método de otimização denominado Procura em Rede Melhorado, que é uma extensão do método Procura em Rede Modificado, aplicado no cálculo dos parâmetros empíricos do modelo de Rakhmatov e Vrudhula, utilizado na literatura para a predição do tempo de vida de baterias usadas em dispositivos móveis. O novo método foi avaliado considerando a seguinte metodologia, inicialmente os parâmetros empíricos do modelo foram calculados considerando os métodos de otimização Procura em Rede Melhorado, Procura em Rede Modificado e Mínimos Quadrados, assim como os dados experimentais obtidos a partir de uma plataforma de testes, considerando uma bateria de Lhitium-Íon, modelo BL5F, usada no telefone celular Nokia N95. Em um segundo momento, o modelo de Rakhmatov e Vrudhula foi validado para cada conjunto de parâmetros obtidos, e os dados simulados, a partir do modelo, foram comparados com dados experimentais adquiridos da plataforma testes. Considerando os resultados das simulações foi realizada uma análise comparativa e verificou-se que com a aplicação do método Procura em Rede Melhorado, na estimação de parâmetros do modelo de Rakhmatov e Vrudhula, foi possível obter uma implementação fácil e intuitiva, melhorar a acurácia do modelo, bem como preservar o tempo de execução.
This paper presents the proposition of a new optimization method calledEnhanced Network Search, which is an extension of the method Modified Network Search to calculate the empirical parameters of the Rakhmatov and Vrudhula model to predict the mobile devices battery lifetime. The new method was evaluated according to the following methodology, at first empirical parameters were computed considering the optimization methods of Improved Network Search, Modified Network Search and Least Squares,as well as the experimental data obtained from a testbed, considering a Lhition-Ion battery, model BL5F, used in the Nokia N95 cell fone. In a second moment, the Vrudhula andRakhmatov model was validated for each set of parameters obtained, and the simulated data from the model were compared with a set of experimental data. From simulations results was performed a comparative analysis and was found that with the application of the method Enhanced Search Network in the estimation of parameters of the Rakhmatov and Vrudhula model was possible to obtain an easy and intuitive implementation, improving the results obtained in the model accuracy, as well as preserves the runtime.
