@PHDTHESIS{ 2010:111254808,
 	title = {P-MIA : padr?o m?ltiplas inst?ncias autoadapt?veis : um padr?o de dados para wokflows cient?ficos},
 	year = {2010},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5119",
 	abstract = "A busca de solu??es informatizadas, com o objetivo de se obter agilidade e confiabilidade nas informa??es, faz com que profissionais de diferentes ?reas utilizem tecnologias com prop?sitos semelhantes. A utiliza??o de sistemas de gerenciamento de workflow ? um exemplo desse tipo de solu??o, a qual empresas e cientistas utilizam para documentar as etapas executadas e otimizar o tempo de execu??o. Esta Tese apresenta um padr?o capaz de manipular grandes volumes de dados e otimizar seu processamento, identificando grupos de dados promissores, como um componente de workflows cient?ficos. A ?rea de aplica??o ? a Bioinform?tica, uma ?rea multidisciplinar, que se utiliza de v?rias ferramentas computacionais para a realiza??o de seus experimentos, os quais podem demorar anos para serem finalizados. A solu??o proposta beneficia, dentro da Bioinform?tica, o desenho racional de f?rmacos. Assim, a contextualiza??o da ?rea de estudo ? realizada, e ? proposta uma solu??o para o problema por meio da defini??o de um padr?o de dados que permite a autoadapta??o de inst?ncias de workflow em execu??o. O P-MIA: Padr?o M?ltiplas Inst?ncias Autoadapt?veis, assim denominado por manipular um grande conjunto de dados e por, em tempo de execu??o, definir as a??es a serem executadas sobre os dados, ? formalizado com base nas defini??es de redes de Petri e sua representa??o gr?fica feita por meio de redes de Petri coloridas. Sobre o padr?o, s?o realizados testes experimentais, os quais comprovam que, com a utiliza??o do P-MIA, ? poss?vel reduzir a quantidade de experimentos, mantendo um crit?rio de qualidade aceit?vel.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Faculdade de Inform?ca}
}