Este trabalho foi motivado pela necessidade de considerar comportamento estocástico durante o planejamento da produção de sistemas de manufatura, ou seja, o que produzir e em que ordem. Estes sistemas possuem um comportamento estocástico geralmente não considerado no planejamento da produção. O principal objetivo deste trabalho foi obter um método que modelasse sistemas de manufatura e representasse seu comportamento estocástico durante o planejamento de produção destes sistemas. Como os métodos que eram ideais para planejamento não forneciam a modelagem adequada dos sistemas, e os com modelagem adequada não forneciam a capacidade de planejamento necessária, decidiu-se combinar dois métodos para atingir o objetivo desejado. Decidiu-se modelar os sistemas em rede de Petri e convertê-los em processos de decisão markovianos, e então realizar o planejamento com o ultimo. Para que fosse possível modelar as probabilidades envolvidas nos processos, foi proposto um tipo especial de rede de Petri, nomeada rede de Petri fatorada. Utilizando este tipo de rede de Petri, foi desenvolvido o método de conversão em processos de decisão markovianos. A conversão ocorreu com sucesso, conforme testes que mostraram que planos podem ser produzidos utilizando-se algoritmos de ponta para processos de decisão markovianos. / The present work was motivated by the need to consider stochastic behavior when planning the production mix in a manufacturing system. These systems are exposed to stochastic behavior that is usually not considered during production planning. The main goal of this work was to obtain a method to model manufacturing systems and to represent their stochastic behavior when planning the production for these systems. Because the methods that were suitable for planning were not adequate for modeling the systems and vice-versa, two methods were combined to achieve the main goal. It was decided to model the systems in Petri nets and to convert them into Markov decision processes, to do the planning with the latter. In order to represent probabilities in the process, a special type of Petri nets, named Factored Petri nets, were proposed. Using this kind of Petri nets, a conversion method into Markov decision processes was developed. The conversion is successful as tests showed that plans can be produced within seconds using state-of-art algorithms for Markov decision processes.

Risk management in software projects involves the definition of actions to prevent risks identified for the project in order to minimize their effects or eliminate them.The definition of preventive actions, and especially to assess their efficacy in eliminating a risk is not a trivial task. The objective of this research is to identify and propose a method for evaluation of preventive actions to mitigate or eliminate risks in software projects. This assessment is based on supporting a quantitative analysis driven Decision Theory and modeled and simulated by means of colored Petri nets. The choice of theme reveals the importance of predicting the impact and efficacy of preventive measures in software projects, anticipating their possible outcomes and enhancing their uses. The development of this research resulted in three distinct stages of study, mutually complementary and performed in different periods: a) define an approach to model and simulate processes that were widely accepted by the scientific community, b) identify a theoretical basis that was able to establish a criterion to support the decision making process and therefore evaluate the impact of preventive risk in software development projects; c) evaluating the results of simulation based on the modeling of preventive risk using the previously established theoretical basis. The study is an exploratory, descriptive and analytical, combined with documentary analysis of literature sources, from documents and information from the literature. The proposed method consists of introducing a formal step in the evaluation process of preventive risk.The simulation with colored Petri nets, aided by the Theory of Decision by the Bayes Theorem, and has made the process more understandable, provided a more effective participation by experts involved, and allow formal mathematical representation coupled to mechanisms analysis to inspect risks adapted processes. / O gerenciamento de riscos em projetos de software envolve a definição de ações para prevenir riscos identificados para o projeto, visando minimizar seus efeitos ou eliminá-los. A definição de ações preventivas e, principalmente, a avaliação da eficácia destas na eliminação de um risco, não é uma tarefa trivial. O objetivo desta pesquisa é identificar e propor um método de avaliação de ações preventivas para mitigar ou eliminar riscos, em projetos de software. Esta avaliação tem como base de sustentação uma análise quantitativa orientada pela Teoria de Decisão e modelada e simulada por meio de redes de Petri coloridas. A opção pelo tema revela a importância de prever o impacto e a eficácia da utilização de ações preventivas em projetos de software, antecipando seus possíveis resultados e potencializando suas utilizações. A elaboração desta pesquisa implicou em três etapas de estudos distintas, complementares entre si e realizadas em períodos distintos: a) definir uma abordagem para modelar e simular processos que fosse amplamente aceito pela comunidade científica; b) identificar uma base teórica que fosse capaz de estabelecer um critério para apoiar o processo decisório e, consequentemente avaliar o impacto de ações preventivas de riscos em projetos de desenvolvimento de software; c) avaliar os resultados da simulação baseados na modelagem de ações preventivas de riscos utilizando a base teórica previamente estabelecida. O estudo realizado é de natureza exploratória, analítica e descritiva, combinado com análise documental em fontes bibliográficas, a partir de documentos e informações extraídas na literatura. O método proposto consiste da introdução de uma etapa formal ao processo de avaliação de ações preventivas de riscos. A simulação com redes de Petri coloridas, auxiliada pela Teoria de Decisão por meio do Teorema de Bayes, além de ter tornado os processos mais compreensíveis, proporcionou uma participação mais efetiva por parte de especialistas envolvidos, além de permitir uma representação matemática formal acoplada a mecanismos de análise para inspecionar riscos em processos adaptados.

Este trabalho foi motivado pela necessidade de considerar comportamento estocástico durante o planejamento da produção de sistemas de manufatura, ou seja, o que produzir e em que ordem. Estes sistemas possuem um comportamento estocástico geralmente não considerado no planejamento da produção. O principal objetivo deste trabalho foi obter um método que modelasse sistemas de manufatura e representasse seu comportamento estocástico durante o planejamento de produção destes sistemas. Como os métodos que eram ideais para planejamento não forneciam a modelagem adequada dos sistemas, e os com modelagem adequada não forneciam a capacidade de planejamento necessária, decidiu-se combinar dois métodos para atingir o objetivo desejado. Decidiu-se modelar os sistemas em rede de Petri e convertê-los em processos de decisão markovianos, e então realizar o planejamento com o ultimo. Para que fosse possível modelar as probabilidades envolvidas nos processos, foi proposto um tipo especial de rede de Petri, nomeada rede de Petri fatorada. Utilizando este tipo de rede de Petri, foi desenvolvido o método de conversão em processos de decisão markovianos. A conversão ocorreu com sucesso, conforme testes que mostraram que planos podem ser produzidos utilizando-se algoritmos de ponta para processos de decisão markovianos. / The present work was motivated by the need to consider stochastic behavior when planning the production mix in a manufacturing system. These systems are exposed to stochastic behavior that is usually not considered during production planning. The main goal of this work was to obtain a method to model manufacturing systems and to represent their stochastic behavior when planning the production for these systems. Because the methods that were suitable for planning were not adequate for modeling the systems and vice-versa, two methods were combined to achieve the main goal. It was decided to model the systems in Petri nets and to convert them into Markov decision processes, to do the planning with the latter. In order to represent probabilities in the process, a special type of Petri nets, named Factored Petri nets, were proposed. Using this kind of Petri nets, a conversion method into Markov decision processes was developed. The conversion is successful as tests showed that plans can be produced within seconds using state-of-art algorithms for Markov decision processes.

Há três décadas, os sistemas de informação corporativos eram projetados para apoiar a execução de tarefas pontuais. Atualmente, esses sistemas também precisam gerenciar os fluxos de trabalho (workflows) e processos de negócio de uma organização. Em comunidades científicas de físicos, astrônomos, biólogos, geólogos, entre outras, seus sistemas de informações distinguem-se dos existentes em ambientes corporativos por: tarefas repetitivas (como re-execução de um mesmo experimento), processamento de dados brutos em resultados adequados para publicação; e controle de condução de experimentos em diferentes ambientes de hardware e software. As diferentes características dos dois ambientes corporativo e científico propiciam que ferramentas e formalismos existentes ou priorizem o controle de fluxo de tarefas, ou o controle de fluxo de dados. Entretanto, há situações em que é preciso atender simultaneamente ao controle de transferência de dados e ao controle de fluxo de tarefas. Este trabalho visa caracterizar e delimitar o controle e representação do fluxo de dados em processos de negócios e workflows científicos. Para isso, são comparadas as ferramentas CPN Tools e KEPLER, que estão fundamentadas em dois formalismos: redes de Petri coloridas e grafos de workflow orientados a atores, respectivamente. A comparação é feita por meio de implementações de casos práticos, usando os padrões de controle de dados como base de comparação entre as ferramentas. / Three decades ago, business information systems were designed to support the execution of individual tasks. Todays information systems also need to support the organizational workflows and business processes. In scientific communities composed by physicists, astronomers, biologists, geologists, among others, information systems have different characteristics from those existing in business environments, like: repetitive procedures (such as re-execution of an experiment), transforming raw data into publishable results; and coordinating the execution of experiments in several different software and hardware environments. The different characteristics of business and scientific environments propitiate the existence of tools and formalisms that emphasize control-flow or dataflow. However, there are situations where we must simultaneously handle the data transfer and control-flow. This work aims to characterize and define the dataflow representation and control in business processes and scientific workflows. In order to achieve this, two tools are being compared: CPN Tools and KEPLER, which are based in the formalisms: colored Petri nets and actors-oriented workflow graphs, respectively. The comparison will be done through implementation of practical cases, using the dataflow patterns as comparison basis.

No / Security mechanisms, such as encryption and authentication protocols, require extra computing resources and therefore, have an adverse effect upon the performance of robotic mobile wireless ad hoc networks (RANETs). Thus, an optimal performance and security trade-off should be one of the main aspects that should be taken into consideration during the design, development, tuning and upgrading of such networks. In this context, an exposition is initially undertaken on the applicability of Petri nets (PNs) and queueing networks (QNs) in conjunction with their generalisations and hybrid integrations as robust quantitative modelling tools for the performance analysis of discrete flow systems, such as computer systems, communication networks and manufacturing systems. To overcome some of the inherent limitations of these models, a novel hybrid modelling framework is explored for the quantitative evaluation of RANETs, where each robotic node is represented by an abstract open hybrid G-GSPN_QN model with head-of-line priorities, subject to combined performance and security metrics (CPSMs). The proposed model focuses on security processing and state-based control and it is based on an open generalised stochastic PN (GSPN) with a gated multi-class 'On-Off' traffic and mobility model. Moreover, it employs a power consumption model and is linked in tandem with an arbitrary QN consisting of finite capacity channel queues with blocking for 'intra' robot component-to-component communication and 'inter' robot-to-robot transmission. Conclusions and future research directions are included.