Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor Fernando Manuel Ferreira Lobo Pereira e Eng. João Tasso Figueiredo Borges de Sousa

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor José Manuel Mendonça

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor Eurico Manuel Elias de Morais Carrapatoso

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrótecnica e de Computadores, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação da Prof. Doutora Zita Maria Almeida do Vale

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor em Informática, na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa, sob a orientação do Prof. Doutor António Porto

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor Artur Pimenta Alves

Dissertation submitted for obtain the degree of Doctor of Philosophy to the University of Sussex, School of Engineering and Applied Sciences, under supervisory Dr. F. Halsall

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação dos Prof. Doutor Mário Jorge Moreira Leitão e Luís Borges de Almeida

Resumo: Sistemas embarcados de tempo real são sistemas restritos quanto às funcionalidades e recursos disponíveis. Nesses sistemas, requisitos temporais são tão importantes quanto requisitos funcionais. Nas fases de análise e projeto do software embarcado, um modelo analítico pode auxiliar em atividades de verificação, reduzindo o tempo de desenvolvimento e aumentando a garantia do comportamento correto do sistema. Este trabalho propõe a aplicação da técnica de tempo global de redes de Petri na verificação de software embarcado de tempo real. Um algoritmo da técnica de tempo global foi proposto e implementado. Um método geral de aplicação desta técnica e uma instanciação deste método foram propostos. Modelos de mapeamento de tarefas em redes de Petri foram desenvolvidos e um modelo de geração de cenários de comportamento para a análise de escalonabilidade para as políticas de prioridade fixa e earliest deadline first foi determinado e implementado. A execução e análise de experimentos permitiram observar o método e modelos. O método proposto neste trabalho objetiva identificar cenários de comportamento que não respeitam as restrições temporais do sistema modelado. No caso de sistemas embarcados e em tempo real esta é uma das principais preocupações das equipes de desenvolvimento de software. Como resultado, desenvolvemos um método que permite a verificação temporal de software embarcado de tempo real com relógios global e relativo, que é um passo relevante para facilitar a aplicação de redes de Petri no contexto do desenvolvimento destes sistemas.

Resumo: A área da Mineraçãoo de Dados (MD), ou Data Mining, consiste em analisar uma grande quantidade de dados buscando-se identificar associações e relações entre os dados que não são conhecidas a priori. Nesta área há uma necessidade por novas ferramentas e técnicas com a habilidade de ajudar software de forma inteligente na análise de grandes massas de dados. Neste sentido, algoritmos de Aprendizado de Máquina são as técnicas mais indicadas para estas aplicações. Para a representação do conhecimento extraído, regras são as formas mais utilizadas atualmente, devido a seu caráter intuitivo e simplicidade. O Aprendizado de Regras é uma técnica de Aprendizado de Máquina que têm o objetivo de produzir um conjunto de regras a partir de um conjunto de dados de entrada, que representam o conhecimento extraído. Além disso, o modelo gerado pode ser usado como um classificador. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo para o problema do Aprendizado de Regras no contexto da Mineração de Dados. Para isto, a técnica escolhida e a metaheurística Otimização por Nuvem de Partículas Multiobjetivo. Esta metaheurística é pouco explorada no Aprendizado de Regras e possui alguns problemas ainda sem solução. Assim, além do desenvolvimento do algoritmo, são propostas algumas soluções de problemas que surgem na aplicação da técnica MOPSO no Aprendizado de Regra. Neste trabalho, busca-se também produzir um bom classificador em termo da área abaixo da curva ROC, AUC. Para a validação do algoritmo e suas extensões é proposto um conjunto de experimentos, que comparam a técnica MOPSO com alguns algoritmos conhecidos da literatura. Por fim, o algoritmo é aplicado num estudo de caso do contexto da predição de defeitos em softwares.