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Previous issue date: 2010-03-29 / Os formalismos estruturados foram definidos ao longo dos anos com o objetivo de aumentar o n?vel de abstra??o e oferecer uma alternativa de modelagem mais sofisticada do que a proporcionada pelas tradicionais Cadeias de Markov. Exemplos de formalismos estruturados que utilizam ?lgebra tensorial para o armazenamento de seus descritores s?o as Redes de Aut?matos Estoc?sticos, as Redes de Petri Estoc?sticas Generalizadas Superpostas e as ?lgebras de Processo. Tais descri??es utilizam primitivas de modelagem entre seus componentes capturando sua sem?ntica operacional e permitindo a sua an?lise ao retornarem ?ndices quantitativos de desempenho quando s?o resolvidos numericamente. Os mecanismos atuais de solu??o usam propriedades da ?lgebra Tensorial (cl?ssica ou generalizada) para multiplicar termos tensoriais de eventos entre os estados dos modelos (i.e., um descritor Markoviano) por um vetor de probabilidade, que cont?m a solu??o estacion?ria ou transiente. Esta opera??o ? chamada de Multiplica??o Vetor-Descritor (MVD) e ? realizada de tr?s maneiras b?sicas: de forma esparsa (ineficiente em mem?ria, eficiente em tempo), utilizando o Algoritmo Shuffle (eficiente em mem?ria, ineficiente em tempo para algumas classes de modelos) ou atrav?s do Algoritmo Split, que ? uma combina??o das duas primeiras abordagens. A principal contribui??o deste ?ltimo foi a proposi??o de um m?todo h?brido onde incrementa-se a mem?ria (de forma razo?vel) para acelerar o c?lculo efetuado por itera??o. Entretanto, o principal desafio do Algoritmo Split ? relativo ? determina??o de cortes de cada termo tensorial e em como re-estrutur?-lo para reduzir o custo computacional por itera??o, acelerando a converg?ncia de modelos estruturados. Este trabalho aborda estes problemas, baseando-se em tr?s eixos: i) na discuss?o das primitivas de modelagem para composi??o de sistemas atrav?s de formas mais abstratas de descri??o, ii) nas diferentes formas de tratamento de termos tensoriais de descritores Markovianos para execu??o mais otimizada da MVD a partir de re-estrutura??es das ordens originais, e iii) na execu??o do Algoritmo Split com taxas constantes ou funcionais demonstrando os resultados obtidos para diversas classes de modelos. Para os casos observados, foi demonstrado atrav?s de experimentos que o melhor ganho, balanceando-se tempo e mem?ria, ? verificado quando as matrizes dos termos tensoriais s?o reordenadas, tratando as do tipo identidade na parte estruturada e avaliando-se os elementos funcionais uma ?nica vez na parte esparsa. Ao avaliar as fun??es somente uma vez em todo o processo de MVD, converte-se os descritores generalizados para cl?ssicos em tempo de execu??o e promove-se ganhos consider?veis em tempo para determinadas classes de modelos. Observou-se tamb?m que as atividades de sincroniza??o ou comunica??o entre os m?dulos ou parti??es envolvidas bem como o total de par?metros das depend?ncias funcionais realizam um papel crucial no desempenho obtido. A presente tese ? finalizada identificando as classes de modelos mais adequadas para a utiliza??o do Algoritmo Split, propondo formas de re-estrutura??o de descritores Markovianos que privilegiem a esparsidade e a exist?ncia de matrizes do tipo identidade para balancear os custos em mem?ria e tempo de execu??o.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5091 |
| Date | 29 March 2010 |
| Creators | Czekster, Ricardo Melo |
| Contributors | Fernandes, Paulo Henrique Lemelle |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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