Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-07-11T13:14:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) [UFPE-PPGEE] MSc_Emiliano.pdf: 3950976 bytes, checksum: 20ac0d1d3243534f93d5ec1a48edbdd9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-11T13:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) [UFPE-PPGEE] MSc_Emiliano.pdf: 3950976 bytes, checksum: 20ac0d1d3243534f93d5ec1a48edbdd9 (MD5) Previous issue date: 2016-03-04 / Esta dissertação de mestrado investiga o consumo e a modelagem de energia para smartphones que usam o sistema operacional Android. A principal reclamação dos usuários e desafio aos fabricantes é a limitada duração da carga da bateria desses dispositivos. Para melhor entender o problema, esta dissertação faz ampla revisão da literatura visando identificar os principais componentes responsáveis pelo alto consumo de energia, os modelos de consumo de energia empregados e as estratégias de otimização propostas e utilizadas. Foi construída uma ferramenta em software e levado a cabo um conjunto de experimentos para medir o consumo de energia dos principais componentes. A dissertação apresenta um novo modelo de consumo de energia desenvolvido com técnicas de regressão estatísticas para descrever o padrão de consumo dos componentes. O modelo produzido foi comparado a outros encontrados na revisão da literatura por meio de simulações de consumo com base em dados coletados. Por fim, os resultados foram analisados e as conclusões apresentadas. / This M.Sc. dissertation investigates the power consumption and modeling for Android smartphones. The most common issue reported by users and a constant challenge to manufacurers is how to handle the limited duration of the battery charge for those devices. To better understand such a problem, this dissertations presents an extensive review of the literature to identify the key components that drains most of the power and which power consumption models and optimization strategies are currently being used to handle such a problem. That information was used to develop a software tool and a set of experiments to measure the energy consumption of those key components. A new power consumption model is proposed here based on statistical regression to describe those key components. The model presented was compared with those found in the technical literature using simulations based on the data collected. Finally, the results obtained are analyzed and conclusions drawn.