1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorHübler, Patrícia Nogueira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4193960379840980por
dc.contributor.advisor1Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783178Y6por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:49:29Z-
dc.date.available2011-01-28-
dc.date.issued2010-12-10-
dc.identifier.citationHÜBLER, Patrícia Nogueira. P-MIA : padrão múltiplas instâncias autoadaptáveis : um padrão de dados para wokflows científicos. 2010. 179 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2010.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5119-
dc.description.resumoA busca de soluções informatizadas, com o objetivo de se obter agilidade e confiabilidade nas informações, faz com que profissionais de diferentes áreas utilizem tecnologias com propósitos semelhantes. A utilização de sistemas de gerenciamento de workflow é um exemplo desse tipo de solução, a qual empresas e cientistas utilizam para documentar as etapas executadas e otimizar o tempo de execução. Esta Tese apresenta um padrão capaz de manipular grandes volumes de dados e otimizar seu processamento, identificando grupos de dados promissores, como um componente de workflows científicos. A área de aplicação é a Bioinformática, uma área multidisciplinar, que se utiliza de várias ferramentas computacionais para a realização de seus experimentos, os quais podem demorar anos para serem finalizados. A solução proposta beneficia, dentro da Bioinformática, o desenho racional de fármacos. Assim, a contextualização da área de estudo é realizada, e é proposta uma solução para o problema por meio da definição de um padrão de dados que permite a autoadaptação de instâncias de workflow em execução. O P-MIA: Padrão Múltiplas Instâncias Autoadaptáveis, assim denominado por manipular um grande conjunto de dados e por, em tempo de execução, definir as ações a serem executadas sobre os dados, é formalizado com base nas definições de redes de Petri e sua representação gráfica feita por meio de redes de Petri coloridas. Sobre o padrão, são realizados testes experimentais, os quais comprovam que, com a utilização do P-MIA, é possível reduzir a quantidade de experimentos, mantendo um critério de qualidade aceitável.por
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:49:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 428502.pdf: 4574146 bytes, checksum: 0b828e3a78fb87024bcab2a9d14b3a60 (MD5) Previous issue date: 2010-12-10eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/15292/428502.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectINFORMÁTICApor
dc.subjectBIOLOGIA COMPUTACIONALpor
dc.subjectWORKFLOWpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleP-MIA : padrão múltiplas instâncias autoadaptáveis : um padrão de dados para wokflows científicospor
dc.typeTesepor
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