Multi Relational Data Mining has become popular due to the limitations of propositional problem definition in structured domains and the tendency of storing data in relational databases. However, as patterns involve multiple relations, the search space of possible hypothesis becomes intractably complex. In order to cope with this problem, several relational knowledge discovery systems have been developed employing various search strategies, heuristics and language pattern limitations. In this thesis, Inductive Logic Programming (ILP) based concept discovery is studied and two systems based on a hybrid methodology employing ILP and APRIORI, namely Confidence-based Concept Discovery and Concept Rule Induction System, are proposed. In Confidence-based Concept Discovery and Concept Rule Induction System, the main aim is to relax the strong declarative biases and user-defined specifications. Moreover, this new method directly works on relational databases. In addition to this, the traditional definition of confidence from relational database perspective is modified to express Closed World Assumption in first-order logic. A new confidence-based pruning method based on the improved definition is applied in the APRIORI lattice. Moreover, a new hypothesis evaluation criterion is used for expressing the quality of patterns in the search space. In addition to this, in Concept Rule Induction System, the constructed rule quality is further improved by using an improved generalization metod. Finally, a set of experiments are conducted on real-world problems to evaluate the performance of the proposed method with similar systems in terms of support and confidence.

Answer Set Programming (ASP) emerged in the late 1990s as a new logic programming paradigm, having its roots in nonmonotonic reasoning, deductive databases, and logic programming with negation as failure. The basic idea of ASP is to represent a computational problem as a logic program whose answer sets correspond to solutions, and then to use an answer set solver for finding answer sets of the program. ASP is particularly suited for solving NP-complete search problems. Among these, we find applications to product configuration, diagnosis, and graph-theoretical problems, e.g. finding Hamiltonian cycles. On different lines of ASP research, many extensions of the basic formalism have been proposed. The most intensively studied one is the modelling of preferences in ASP. They constitute a natural and effective way of selecting preferred solutions among a plethora of solutions for a problem. For example, preferences have been successfully used for timetabling, auctioning, and product configuration. In this thesis, we concentrate on preferences within answer set programming. Among several formalisms and semantics for preference handling in ASP, we concentrate on ordered logic programs with the underlying D-, W-, and B-semantics. In this setting, preferences are defined among rules of a logic program. They select preferred answer sets among (standard) answer sets of the underlying logic program. Up to now, those preferred answer sets have been computed either via a compilation method or by meta-interpretation. Hence, the question comes up, whether and how preferences can be integrated into an existing ASP solver. To solve this question, we develop an operational graph-based framework for the computation of answer sets of logic programs. Then, we integrate preferences into this operational approach. We empirically observe that our integrative approach performs in most cases better than the compilation method or meta-interpretation. Another research issue in ASP are optimization methods that remove redundancies, as also found in database query optimizers. For these purposes, the rather recently suggested notion of strong equivalence for ASP can be used. If a program is strongly equivalent to a subprogram of itself, then one can always use the subprogram instead of the original program, a technique which serves as an effective optimization method. Up to now, strong equivalence has not been considered for logic programs with preferences. In this thesis, we tackle this issue and generalize the notion of strong equivalence to ordered logic programs. We give necessary and sufficient conditions for the strong equivalence of two ordered logic programs. Furthermore, we provide program transformations for ordered logic programs and show in how far preferences can be simplified. Finally, we present two new applications for preferences within answer set programming. First, we define new procedures for group decision making, which we apply to the problem of scheduling a group meeting. As a second new application, we reconstruct a linguistic problem appearing in German dialects within ASP. Regarding linguistic studies, there is an ongoing debate about how unique the rule systems of language are in human cognition. The reconstruction of grammatical regularities with tools from computer science has consequences for this debate: if grammars can be modelled this way, then they share core properties with other non-linguistic rule systems. / Die Antwortmengenprogrammierung entwickelte sich in den späten 90er Jahren als neues Paradigma der logischen Programmierung und ist in den Gebieten des nicht-monotonen Schließens und der deduktiven Datenbanken verwurzelt. Dabei wird eine Problemstellung als logisches Programm repräsentiert, dessen Lösungen, die so genannten Antwortmengen, genau den Lösungen des ursprünglichen Problems entsprechen. Die Antwortmengenprogrammierung bildet ein geeignetes Fundament zur Repräsentation und zum Lösen von Entscheidungs- und Suchproblemen in der Komplexitätsklasse NP. Anwendungen finden wir unter anderem in der Produktkonfiguration, Diagnose und bei graphen-theoretischen Problemen, z.B. der Suche nach Hamiltonschen Kreisen. In den letzten Jahren wurden viele Erweiterungen der Antwortmengenprogrammierung betrachtet. Die am meisten untersuchte Erweiterung ist die Modellierung von Präferenzen. Diese bilden eine natürliche und effektive Möglichkeit, unter einer Vielzahl von Lösungen eines Problems bevorzugte Lösungen zu selektieren. Präferenzen finden beispielsweise in der Stundenplanung, bei Auktionen und bei Produktkonfigurationen ihre Anwendung. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Modellierung, Implementierung und Anwendung von Präferenzen in der Antwortmengenprogrammierung. Da es verschiedene Ansätze gibt, um Präferenzen darzustellen, konzentrieren wir uns auf geordnete logische Programme, wobei Präferenzen als partielle Ordnung der Regeln eines logischen Programms ausgedrückt werden. Dabei betrachten wir drei verschiedene Semantiken zur Interpretation dieser Präferenzen. Im Vorfeld wurden für diese Semantiken die bevorzugten Antwortmengen durch einen Compiler oder durch Meta-Interpretation berechnet. Da Präferenzen Lösungen selektieren, stellt sich die Frage, ob es möglich ist, diese direkt in den Berechnungsprozeß von präferenzierten Antwortmengen zu integrieren, so dass die bevorzugten Antwortmengen ohne Zwischenschritte berechnet werden können. Dazu entwickeln wir zuerst ein auf Graphen basierendes Gerüst zur Berechnung von Antwortmengen. Anschließend werden wir darin Präferenzen integrieren, so dass bevorzugte Antwortmengen ohne Compiler oder Meta-Interpretation berechnet werden. Es stellt sich heraus, dass die integrative Methode auf den meisten betrachteten Problemklassen wesentlich leistungsfähiger ist als der Compiler oder Meta-Interpretation. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Frage, inwieweit sich geordnete logische Programme vereinfachen lassen. Dazu steht die Methodik der strengen Äquivalenz von logischen Programmen zur Verfügung. Wenn ein logisches Programm streng äquivalent zu einem seiner Teilprogramme ist, so kann man dieses durch das entsprechende Teilprogramm ersetzen, ohne dass sich die zugrunde liegende Semantik ändert. Bisher wurden strenge Äquivalenzen nicht für logische Programme mit Präferenzen untersucht. In dieser Arbeit definieren wir erstmalig strenge Äquivalenzen für geordnete logische Programme. Wir geben notwendige und hinreichende Bedingungen für die strenge Äquivalenz zweier geordneter logischer Programme an. Des Weiteren werden wir auch die Frage beantworten, inwieweit geordnete logische Programme und deren Präferenzstrukturen vereinfacht werden können. Abschließend präsentieren wir zwei neue Anwendungsbereiche von Präferenzen in der Antwortmengenprogrammierung. Zuerst definieren wir neue Prozeduren zur Entscheidungsfindung innerhalb von Gruppenprozessen. Diese integrieren wir anschließend in das Problem der Planung eines Treffens für eine Gruppe. Als zweite neue Anwendung rekonstruieren wir mit Hilfe der Antwortmengenprogrammierung eine linguistische Problemstellung, die in deutschen Dialekten auftritt. Momentan wird im Bereich der Linguistik darüber diskutiert, ob Regelsysteme von (menschlichen) Sprachen einzigartig sind oder nicht. Die Rekonstruktion von grammatikalischen Regularitäten mit Werkzeugen aus der Informatik erlaubt die Unterstützung der These, dass linguistische Regelsysteme Gemeinsamkeiten zu anderen nicht-linguistischen Regelsystemen besitzen.

Thesis (M.S.) -- Mississippi State University. Department of Computational Engineering. / Title from title screen. Includes bibliographical references.

Η κατανόηση των μοριακών μηχανισμών της ζωής απαιτεί την αποκωδικοποίηση των λειτουργιών που εκτελούν οι πρωτεΐνες σε έναν οργανισμό. Δεκάδες χιλιάδες πρωτεΐνες έχουν μελετηθεί τα τελευταία χρόνια σε στόχο την εύρεση της τρισδιάστατης δομής τους που στην ουσία καθορίζει και την λειτουργία τους. Παρ’ όλα αυτά οι πειραματικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται παρότι είναι ακριβείς μέθοδοι είναι ακόμα ιδιαιτέρως δύσκολες και απαιτητικές σε χρόνο και οικονομικό κόστος. Για το λόγο αυτό επιχειρείται, με υπολογιστικές μεθόδους, να μειωθεί το κόστος της πρόβλεψης της 3D δομής μιας πρωτεΐνης όταν η γραμμική ακολουθία των αμινοξέων που την αποτελούν είναι γνωστή. Η παρούσα διπλωματική εργασία προσεγγίζει το πρόβλημα αυτό ως πρόβλημα βελτιστοποίησης για τη λύση του οποίου εφαρμόζεται μία δηλωτική προσέγγιση σε Λογικό Προγραμματισμό με Διαχείριση Περιορισμών. Η πρόταση βασίζεται σε ένα προσωποκεντρικό κυβικό πλέγμα ως τοπολογικό μοντέλο για την χωροθέτηση της πρωτεΐνης. Χρησιμοποιούνται επίσης πληροφορίες που αφορούν τυχόν δευτερεύουσες δομές που υπάρχουν στην πρωτεΐνη καθώς και άλλα heuristics για να περιοριστεί σημαντικά ο χώρος αναζήτησης. Τα πρώτα αποτελέσματα σε πραγματικές πρωτεΐνες είναι ενθαρρυντικά τόσο όσο αφορά την ακρίβεια και την χρονική επίδοση αλλά και όσον αφορά την κλιμάκωση του προβλήματος. / Understanding the molecular mechanisms of life requires decoding functions performed by proteins in an organism. Tens of thousands of proteins have been studied in recent years in order to recruit the three-dimensional structure, which essentially determines their function. Nevertheless, the test methods used although accurate methods are still very difficult and demanding time and financial cost. For this reason computational methods are used to reduce the cost of the provision of 3D structure of a protein when its linear sequence of amino acids is known. This thesis approaches the problem as an optimization problem for the solution of which is applied a declarative approach to Logic Programming with Constraint Management. The proposal is based on a face centered cubic lattice as a topological model for the location of the protein. Also used information concerning possible secondary structures present in the protein and other heuristics to significantly reduce the search space. First results on real proteins are promising both in terms of accuracy and time performance, but also regarding the escalation of the problem.

Thesis (M.Sc. (Hons.)) -- University of Western Sydney, 2001. / "A thesis submitted for the degree of Master of Science (Honours) - Computing and Information Technology at University of Western Sydney" Bibliography : leaves 93-98.

Este trabalho a dedicado ao estudo da exploração de paralelismo OU na programação em lógica com restrições em ambientes distribuídos. A programação em lógica, cuja linguagem mais significativa 6 Prolog, tem como premissa a utilização da lógica de predicados como linguagem computacional. A programação em lógica com restrições (CLP) é uma extensão da programação em lógica, onde busca-se a eficiência e a possibilidade de executar novas classes de problemas. Variáveis em CLP podem pertencer a domínios específicos como, por exemplo, reais ou booleanos. O principal conceito introduzido é a restrição. Restrição a uma equação que representa uma certa informação sobre uma variável e a sua relação com outras variáveis. o uso de restrições foi proposto para diminuir o espaço de busca na execução dos programas. Apesar de mais eficientes que a programação em lógica clássica, para algumas aplicações reais o desempenho das linguagens CLP ainda é insatisfatório. Por isso, é necessário buscar alternativas novas como a execução em paralelo. A exploração de paralelismo implícito em programas em 1ógica já demonstrou resultados promissores. Vários modelos foram propostos e implementados utilizando as duas principais fontes de paralelismo — E e OU — de forma isolada ou combinada. O objetivo principal desse trabalho é apresentar o modelo pclp(FD) de exploração de paralelismo OU multi-sequêncial para um ambiente com memória distribuída. O modelo pclp(FD) caracteriza-se pela existência de vários trabalhadores, cada um deles possuindo uma maquina abstrata completa. O escalonamento de tarefas a realizado por uma política dinâmica e distribuída. Uma tarefa em pclp(FD) equivale a um ponto de escolha e a um contexto de execução. O contexto de execução a formado por porções da pilha do exportador. Para que o importador tenha acesso ao contexto de execução utiliza-se a cópia incremental, que a uma das varias técnicas possíveis. Cada trabalhador possui a sua própria copia privada das pilhas de execução. A cópia caracteriza-se pelo envio das pilhas de execução do exportador para uma área privada do importador. A cópia incremental é uma técnica mais otimizada que verifica a existência de partes comuns entre os trabalhadores, copiando apenas as panes novas. O algoritmo de cópia incremental proposto no modelo a feito sem nenhuma centralização de informação do estado das pilhas. O projeto e implementação de um prot6tipo para esse modelo, utilizando a linguagem clp(FD), que implementa CLP sobre domínios finitos, permitirá uma analise das vantagens e desvantagens do modelo proposto. Os resultados obtidos com a análise servirão de base para trabalhos futuros, visando aprimorar a implementação e o modelo. / This work is dedicated to the study of the exploration of OR parallelism in Constraint Logic Programming for distributed environment. Logic Programming, which the most meaningful language is Prolog, has as premise the use of the logic of predicates as computational language. Constraint Logic Programming or CLP is an extension of the logic programming, where efficiency and the possibility to execute new kinds of problems are searched. A variable in CLP can belong to specific domains as, for example, Real or Boolean. The main concept introduced is the constraint. Constraint is an equation that represents a certain information over a variable and its relation with others variables. The use of constraints was proposed to decrease search space in the program execution. Although it is more efficient than classic logic programming, for some real applications, the performance of CLP languages still is unsatisfactory. So, it is necessary to search alternatives as parallel execution. The exploration of implicit parallelism in programs in logic has already demonstrated promising results. Several models have been proposed and implemented using the two main sources of parallelism - AND and OR — in an isolated or combined form. The main objective of this work is to present the pclp(FD) model of exploration of multi-sequential OR parallelism for a distributed memory environment. The pclp(FD) model is characterized for the existence of some workers, each one of them possessing a complete abstract machine. Task scheduling is executed by one dynamic and distributed policy. A task in pclp(FD) is equivalent to a choice point and an execution context. Execution context is formed by portions of the stack of the exporter. So that importer has access to the execution context, it uses incremental copy, which is one of the several possible techniques. The copy is characterized for sending execution stacks of the exporter to a private area of the importer, that is, each worker possesses its private copy of the execution stacks. The incremental copy is a more optimized technique that verifies the existence of common parts between workers, copying only the new ones. The incremental copy algorithm proposed in the model executes without centralized information of the state of the stacks. A prototype project and implementation for this model, using the language clp(FD), that implements CLP over finite domains, will allow an analysis of advantages and disadvantages of the considered model. The results gotten with the analysis will serve of base for future works, aiming to improve the implementation and the model.

A exploração do paralelismo na programação em lógica e considerada uma alternativa para simplificação da programação de maquinas paralelas e para aumento do desempenho de programas em lógica. Desta forma, a integração da programação em lógica e sistemas paralelos tornou-se nos últimos anos um centro de atenções da comunidade ciêntifica. Dentre os problemas que devem ser solucionados para exploração adequada do paralelismo, encontra-se a analise de granulosidade. A análise de granulosidade determina o tamanho dos grãos, ou seja, a complexidade dos módulos que devendo ser executados seqüencialmente num único processador. Basicamente, esta analise consiste de uma refinada identificação dos grãos, visando a máxima eficiência na exploração do paralelismo. Neste sentido, devem ser realizadas considerações sobre dependências, complexidade dos grãos e custos envolvidos na paralelização. Recentemente, a analise de granulosidade na programação em lógica tem recebido atenção especial por parte dos pesquisadores. Os grãos podem ser identificados pelo programador através de primitivas de programação ou podem ser detectados automaticamente pelo sistema paralelo. Na programação em lógica, a exploração automática do paralelismo é estimulada, devido ao paralelismo implícito existente na avaliação das expressões lógicas. Além disso, a programação em lógica permite uma clara distinção entre a semântica e o controle da linguagem, proporcionando uma abordagem distinta entre a descrição do problema e o caminho para obtenção das soluções. A detecção automática do paralelismo permite o aproveitamento de programas já existentes, alem de liberar o programador do encargo de paralelizar o problema. Este trabalho dedica-se ao estudo da analise automática de granulosidade na programação em lógica. O texto propõe um modelo para geração de informações de granulosidade, denominado GRANLOG (GRanularty ANalyzer for LOGic Programming). O GRANLOG realiza uma analise estática de um programa em 16aica. Dessa analise resulta o programa granulado, ou seja, o programa original acrescido da anotação de granulosidade. Esta anotação contem diversas informações que contribuem de forma significativa com a exploração adequada do paralelismo na programação em lógica. Durante o desenvolvimento do GRANLOG foram exploradas diversas áreas de pesquisa da programação em lógica, dentre as quais destacam-se: analise de modos, analise de tipos, análise de medidas para mensuração do tamanho de termos, interpretação abstrata, analise de dependências e analise de complexidade. A integração destes t6picos torna o GRANLOG uma rica fonte de pesquisa. Além disso, a organização modular da proposta permite o aprimoramento independente de suas partes, tornando a estrutura do modelo uma base para o desenvolvimento de novos trabalhos. Além do modelo, o texto descreve a implementação de um protótipo e propõe duas aplicações para as informações de granulosidade, ou seja, auxilio a decisões de escalonamento e simulação da execução de programas. O texto apresenta ainda uma proposta para integração do GRANLOG a um modelo para execução paralela de programas em lógica, denominado OPERA. O OPERA dedica-se a exploração do paralelismo na programação em lógica e possui atualmente um protótipo para execução paralela de programas em lógica em redes de computadores. Os bons resultados obtidos com a integração OPERA-GRANLOG demonstram a relevância das informações geradas pelo modelo proposto neste trabalho. Encontra-se ainda neste texto uma proposta para inclusão do GRANLOG numa interface gráfica, denominada XOPERA. Esta interface permite a execução do protótipo OPERA e, a partir deste trabalho, gerencia também o protótipo GRANLOG. A inclusão da gerencia do GRANLOG na interface XOPERA, contribui de forma substancial para a integração OPERA-GRANLOG. / The exploitation of parallelism in logic programming is considered an alternative for simplifying the task of programming parallel machines. Also, it provides a way to increase the performance of logic programs. Because of this, integrating parallel systems with parallel programmin g has been a topic of much interest in the scientific comunity, in the last years. Among the problems that must be solved for the adequate exploitation of parallelism, there is the granularity analysis. Granularity analysis determines the size of the grains, that is, the complexity of the modules that must be sequentially executed in a single processor. Basically, this analysis consists of a refined identification of the grains, aiming the maximum efficiency in the parallelism exploitation. In this sense, considerations must be taken about dependencies, grain complexity and costs involved in the parallelizing process. Recently, many researchers have given special attention to the granularity analysis of logic programming. The grains may be identified by the programmer via programming primitives, or they may be automatically detected by the parallel system. In logic programming, the automatic exploitation of parallelism is stimulated, because of the implicit parallelism that exists in the evaluation of the logic expressions. Besides, logic programming allows a clear distinction between the semantics and the control of the language, providing a distinct approach between the problem description and the way to obtain the results. The automatic detection of parallelism permits the utilization of already written programs, also freeing the programmer from parallelizing the program by hand. This work is dedicated to the study of automatic granularity analysis in logic programming. The text proposes a model for generating granularity informations, called GRANLOG (GRanularity Analyzer for LOGic Programming). GRANLOG performs a static analysis of a logic program. From this analysis, it results a granulated program, that is, the original program increased by the granularity annotation. This annotation has several informations that contribute in a significant way to the adequate exploitation of parallelism in logic programming. During the development of GRANLOG, several research areas have been explored, namely, mode analysis, type analysis, measure analysis for measuring the size of terms, abstract interpretation, dependencies analysis and complexity analysis. The integration of these topics makes GRANLOG a good source for researchs. Besides, the modular organization proposed permits the independent improvement of its parts, making of the model structure, a base for the development of new works. Besides the model, the text describes the implementation of a prototype and proposes two applications for the granularity informations, namely, help in scheduling decisions and program execution simulation. It also presents a proposal for integrating GRANLOG to a parallel logic execution model for logic programming, called OPERA. OPERA is dedicated to the exploitation of parallelism in logic programming and, at the present time, has a prototype for parallel execution of logic programming in computer networks. The good results obtained by integrating OPERA and GRANLOG show the importance of the information generated by the model proposed in this work. There is, also, in this work, a proposal for including GRANLOG in a graphical interface, called XOPERA. This interface allows the execution of the OPERA prototype and, from now on, also manaaes the GRANLOG prototype. The inclusion of GRANLOG in the XOPERA interfaces substantially contributes to the OPERAGRANLOG intearation.

Este trabalho e dedicado ao estudo da exploração de paralelismo na Programação em Lógica. O aspecto declarativo das linguagens de Programação em Lógica permite uma exploração eficiente do paralelismo implícito no código, de forma mais simples que as linguagens imperativas. Ao mesmo tempo, o paralelismo tem-se mostrado uma forte opção para procura de aumentos significativos do desempenho dos computadores. Como conseqüência, nos últimos anos, diversas maquinas paralelas tem surgido no mercado. No entanto, a sua efetiva utilização ainda ressente-se de uma dificuldade de programação maior que a das maquinas sequênciais. Por outro lado, o alto nível das linguagens de Programação em Lógica permite o desenvolvimento de programas de forma mais rápida e concisa do que as linguagens tradicionais (imperativas). Porem, apesar dos importantes progressos nas técnicas de compilação destas linguagens, elas permanecem menos eficientes que as linguagens imperativas. 0 aumento na eficiência de execução da Programação em Lógica, com o use do paralelismo, certamente estenderá o seu emprego. Em função disto, a unido da Programação em Lógica e maquinas paralelas tem sido proposta como uma alternativa para facilitar a programação das maquinas paralelas, bem como para aumentar o desempenho na Programação em Lógica. O ponto central do trabalho e a concepção de um modelo para exploração do paralelismo E Restrito na execução de Prolog, voltado para arquiteturas multiprocessadoras sem memória comum. Como ponto de partida foi utilizado o modelo já definido para exploração do paralelismo OU do projeto OPERA, do Instituto de Informática da UFRGS, de maneira que o modelo de paralelismo E proposto possa vir a compor, com aquele, uma plataforma que integre a exploração simultânea dos paralelismos E e OU. O modelo concebido compreende uma proposta de compilação e um ambiente de execução. A detecção e o controle do paralelismo é iniciado na compilação. Nesta fase, a gerada uma Expressão Condicional de Execução para cada clausula do programa Prolog, cuja avaliação em tempo de processamento determina a execução, em paralelo ou não, dos literais que compõem a clausula. A Maquina Abstrata Prolog, projetada para o emulador paralelo, é baseada na WAM (Warren Abstract Machine), uma das mais eficientes e difundidas técnicas para compilação Prolog. Isto, dentre outros aspectos, confere uma boa portabilidade ao modelo. O ambiente de execução compreende a concepção de uma arquitetura de processos formada por trabalhadores OPERA, uma filosofia de escalonamento de serviço entre estes trabalhadores, uma política para gerencia de sua memória e uma estratégia para as comunicações. Para validar o modelo proposto para exploração do paralelismo E, o mesmo foi implementado em rede local de estações Unix, obtendo bons resultados. / This work is devoted to the study of the exploration of parallelism in Logic Programming. The declarative aspect of the Logic Programming languages allows an efficient exploration of the implicit parallelism in the code, in a simpler form than the imperative languages. At the same time, parallelism has been shown as a strong option to the search for significant increases in the performance of the computers. As a consequence, in the last years, several parallel machines have been sprung up into the market. Nevertheless, their effective usefulness still undergoes some difficulties in programming which are greater than those of the sequential machines. On the other hand, the high level of Logic Programming languages allows programs development to be faster and concise than in the traditional languages (imperatives). However, despite the important progress in compiling techniques for these languages, they remain less efficient than the imperatives languages. The increase in execution efficiency of logic programs, with the use of parallelism, will probabily extend their use. Having this in mind, the union of the Logic Programming and parallel machines has been proposed as an alternative to make programming of the parallel machines easier, as well as to increase the performance of Logic Programming. The central aspect of the work is the conception of a model to explore the Restricted AND Parallelism in the execution of Prolog, turned to multiprocessing architectures without a common memory. As a starting point, the already defined model for exploring OR parallelism of the OPERA project, from the Instituto de Informatica da UFRGS was used. This happened so that the proposed model of AND parallelism can make up a plataform with that one to integrate the simultaneous exploration of the AND and OR parallelisms. The conceived model holds a proposal of compilation and execution environment. The detection and the control of the parallelism is started in the compilation. A Conditional Expression of Execution to each clause of the Prolog program is generated on this phase. Its evaluation, during the time of processing, determines the execution, whether or not in parallel, of the literals that constitute the clause. The Abstract Prolog Machine, projected for the parallel emulator, is based on the WAM (Warren Abstract Machine) which is one of the most efficient and spread techniques for Prolog compilation. This aspects, among others, gives a good portability to the model. The environmente of execution comprises the conception of an architecture of processes formed by OPERA workers and a philosophy of scheduling service among these workers; it also comprise a policy to manage its memory and a strategy for the communications. So that the proposed model for the exploitation of AND parallelism got validated, it was implemented on a local net of Unix workstations, obtaining good results.

Este trabalho apresenta um modelo de escalonamento hierárquico para exploração do paralelismo E Independente e do paralelismo OU na programação em lógica. O modelo utiliza informações de granulosidade geradas pelo GRANLOG (Granularity Analyzer for Logic Programming) para o auxílio ao escalonamento. Um estudo detalhado de ambientes de programação em lógica explorando o paralelismo é apresentado. A partir deste, é feita uma comparação destacando as principais características de cada um. O escalonamento em linhas gerais também é descrito e uma enfâse maior é dada ao escalonamento dinâmico. As principais vantagens e desvantagens de cada escalonador são mostradas. O modelo proposto recebe o nome de DSLP – Distributed Scheduler for Logic Programming e realiza o escalonamento em duas fases. Inicialmente é executada a Fase OU, na qual todo paralelismo OU é explorado. Em seguida, é iniciada a Fase E onde ocorre a exploração do paralelismo E Independente. A estratégia de escalonamento proposta, utiliza informações de complexidade do GRANLOG para determinar o trabalho a ser exportado, bem como o nível de sobrecarga dos nodos. Para validação do trabalho, um protótipo utilizando o ambiente Parallel Virtual Machine foi implementado. O protótipo é um simulador de programas Prolog e implementa a fase E de escalonamento. / This work presents a hierarchical scheduling model for exploration of the Independent AND parallelism and OR parallelism in logic programming. The model uses granularity information generated by GRANLOG (Granularity Analyzer for Logic Programming) to aid the scheduler. A detailed study of parallel logic programming environments is presented. Starting from this, it is made a comparison highlighting the main characteristics of each one. Scheduling in general is also described and the dynamic scheduling is pointed out. The main advantages and disadvantages of each scheduler are shown. The proposed model receives the name of DSLP – Distributed Scheduler for Logic Programming and it accomplishes the scheduling in two phases. Initially the OR Phase is executed and the whole OR parallelism is explored. Soon after, it is initiate the AND Phase with the exploration of the Independent AND parallelism. The scheduling strategy proposed uses complexity information generated by GRANLOG to determinate the task to be exported, as well as the nodes overloaded level. For work validation, a prototype using the Parallel Virtual Machine was implemented. The prototype is a Prolog simulator and it implements the scheduling AND phase.

A exploração do paralelismo na programação em lógica e considerada uma alternativa para simplificação da programação de maquinas paralelas e para aumento do desempenho de programas em lógica. Desta forma, a integração da programação em lógica e sistemas paralelos tornou-se nos últimos anos um centro de atenções da comunidade ciêntifica. Dentre os problemas que devem ser solucionados para exploração adequada do paralelismo, encontra-se a analise de granulosidade. A análise de granulosidade determina o tamanho dos grãos, ou seja, a complexidade dos módulos que devendo ser executados seqüencialmente num único processador. Basicamente, esta analise consiste de uma refinada identificação dos grãos, visando a máxima eficiência na exploração do paralelismo. Neste sentido, devem ser realizadas considerações sobre dependências, complexidade dos grãos e custos envolvidos na paralelização. Recentemente, a analise de granulosidade na programação em lógica tem recebido atenção especial por parte dos pesquisadores. Os grãos podem ser identificados pelo programador através de primitivas de programação ou podem ser detectados automaticamente pelo sistema paralelo. Na programação em lógica, a exploração automática do paralelismo é estimulada, devido ao paralelismo implícito existente na avaliação das expressões lógicas. Além disso, a programação em lógica permite uma clara distinção entre a semântica e o controle da linguagem, proporcionando uma abordagem distinta entre a descrição do problema e o caminho para obtenção das soluções. A detecção automática do paralelismo permite o aproveitamento de programas já existentes, alem de liberar o programador do encargo de paralelizar o problema. Este trabalho dedica-se ao estudo da analise automática de granulosidade na programação em lógica. O texto propõe um modelo para geração de informações de granulosidade, denominado GRANLOG (GRanularty ANalyzer for LOGic Programming). O GRANLOG realiza uma analise estática de um programa em 16aica. Dessa analise resulta o programa granulado, ou seja, o programa original acrescido da anotação de granulosidade. Esta anotação contem diversas informações que contribuem de forma significativa com a exploração adequada do paralelismo na programação em lógica. Durante o desenvolvimento do GRANLOG foram exploradas diversas áreas de pesquisa da programação em lógica, dentre as quais destacam-se: analise de modos, analise de tipos, análise de medidas para mensuração do tamanho de termos, interpretação abstrata, analise de dependências e analise de complexidade. A integração destes t6picos torna o GRANLOG uma rica fonte de pesquisa. Além disso, a organização modular da proposta permite o aprimoramento independente de suas partes, tornando a estrutura do modelo uma base para o desenvolvimento de novos trabalhos. Além do modelo, o texto descreve a implementação de um protótipo e propõe duas aplicações para as informações de granulosidade, ou seja, auxilio a decisões de escalonamento e simulação da execução de programas. O texto apresenta ainda uma proposta para integração do GRANLOG a um modelo para execução paralela de programas em lógica, denominado OPERA. O OPERA dedica-se a exploração do paralelismo na programação em lógica e possui atualmente um protótipo para execução paralela de programas em lógica em redes de computadores. Os bons resultados obtidos com a integração OPERA-GRANLOG demonstram a relevância das informações geradas pelo modelo proposto neste trabalho. Encontra-se ainda neste texto uma proposta para inclusão do GRANLOG numa interface gráfica, denominada XOPERA. Esta interface permite a execução do protótipo OPERA e, a partir deste trabalho, gerencia também o protótipo GRANLOG. A inclusão da gerencia do GRANLOG na interface XOPERA, contribui de forma substancial para a integração OPERA-GRANLOG. / The exploitation of parallelism in logic programming is considered an alternative for simplifying the task of programming parallel machines. Also, it provides a way to increase the performance of logic programs. Because of this, integrating parallel systems with parallel programmin g has been a topic of much interest in the scientific comunity, in the last years. Among the problems that must be solved for the adequate exploitation of parallelism, there is the granularity analysis. Granularity analysis determines the size of the grains, that is, the complexity of the modules that must be sequentially executed in a single processor. Basically, this analysis consists of a refined identification of the grains, aiming the maximum efficiency in the parallelism exploitation. In this sense, considerations must be taken about dependencies, grain complexity and costs involved in the parallelizing process. Recently, many researchers have given special attention to the granularity analysis of logic programming. The grains may be identified by the programmer via programming primitives, or they may be automatically detected by the parallel system. In logic programming, the automatic exploitation of parallelism is stimulated, because of the implicit parallelism that exists in the evaluation of the logic expressions. Besides, logic programming allows a clear distinction between the semantics and the control of the language, providing a distinct approach between the problem description and the way to obtain the results. The automatic detection of parallelism permits the utilization of already written programs, also freeing the programmer from parallelizing the program by hand. This work is dedicated to the study of automatic granularity analysis in logic programming. The text proposes a model for generating granularity informations, called GRANLOG (GRanularity Analyzer for LOGic Programming). GRANLOG performs a static analysis of a logic program. From this analysis, it results a granulated program, that is, the original program increased by the granularity annotation. This annotation has several informations that contribute in a significant way to the adequate exploitation of parallelism in logic programming. During the development of GRANLOG, several research areas have been explored, namely, mode analysis, type analysis, measure analysis for measuring the size of terms, abstract interpretation, dependencies analysis and complexity analysis. The integration of these topics makes GRANLOG a good source for researchs. Besides, the modular organization proposed permits the independent improvement of its parts, making of the model structure, a base for the development of new works. Besides the model, the text describes the implementation of a prototype and proposes two applications for the granularity informations, namely, help in scheduling decisions and program execution simulation. It also presents a proposal for integrating GRANLOG to a parallel logic execution model for logic programming, called OPERA. OPERA is dedicated to the exploitation of parallelism in logic programming and, at the present time, has a prototype for parallel execution of logic programming in computer networks. The good results obtained by integrating OPERA and GRANLOG show the importance of the information generated by the model proposed in this work. There is, also, in this work, a proposal for including GRANLOG in a graphical interface, called XOPERA. This interface allows the execution of the OPERA prototype and, from now on, also manaaes the GRANLOG prototype. The inclusion of GRANLOG in the XOPERA interfaces substantially contributes to the OPERAGRANLOG intearation.