Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Professores :Edson Scalabrin Ph.D Marcos Shmeil
Ph.D
Pontifícia Universidade Católica do Paraná ( PUCPR )
Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada ( PPGIA )
e-mail: { scalabrin, shm } @ ppgia.pucpr.br
PUCPR / PPGIA / LASIN / Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
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Dinâmica do cursoDinâmica do curso
Aulas expositivas Trabalhos em equipes
• na classe• extra classe
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AvaliaçãoAvaliação
Uma prova no final da disciplina
Trabalhos
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Objetivo :
Fornecer ao aluno conceitos no domínio, em geral de modelagem de problemas do mundo real e em particular a modelagem orientada a agentes.
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Ementa :
Fundamentos: Metodologias para modelagens do mundo real Orientada a resultados Orientada a processos Orientada a dados Orientada a objetos Orientada a agentes
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Sistemas multi-agente: O que são agentes?
Taxinomia de agentes e suas propriedades
Arquitetura de agentes cognitivos
Componente-comunicação
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Componente-raciocínio Learning Planning Co-ordination Expertise Knowledge-base
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Arquitetura de agentes reativos Sistemas multi-agente Aplicações de sistemas multi-agente Tecnologias e plataformas para
desenvolvimento
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Bibliografia: 1. Artificial Intelligence A Modern Approach
Stuart J. Russell And Peter NorvigPrentice Hall ,1995, 932p
2. Adaption And Learning In Multi-Agent SystemsGerhard Weib Springer, Canada, 1995
3. Software AgentsJeffrey M. BradsshawAAAI/Press,Masachussets, 1997, 480p
4. The Design Of Intelligent AgentsJorg P. MullerSpringer, Berlin, 1996
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Bibliografia: 5. Constructing Intelligent Agents With Java : A Programmer's
Guide to Smarter ApplicationsJoseph P. Bigus, Jennifer BigusJohn Wiley & Sons, ISBN: 0471191353
6. Programming and Deploying Java Mobile Agents With AgletsDanny B. Lange, Mitsuru Oshima, Oshima Mitsuru Addison-Wesley Pub Co, ISBN: 0201325829
7. Mobile AgentsWilliam R. Cockayne, Michael Zyda (Contributor) Prentice Hall, ISBN: 0138582424
8. Readings in Agents Michael N. Huhns (Editor), Munindar P. Singh (Editor), Les Gasser Morgan Kaufman Publishers, ISBN: 1558604952
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Modelagem de Sistemas Modelagem de Sistemas de Informaçãode Informação
Bibliografia: 9. Multi-Agent Systems : An Introduction to Distributed
Artificial IntelligenceJacques FerberAddison-Wesley Pub Co, ISBN: 0201360489
10. Conception et Realization d’environnement de développement de systèmes d’agents cognitifs, Edson Emílio Scalabrin, Compiègne, dezembro/1996, França, Departamento de “Génie Informatique”, 1996, 169p.
11. Sistemas multi-agente na modelação da estrutura e relações de contratação de organizações, Marcos Augusto Hochuli Shmeil, Porto, Portugal, Faculdade de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, 1999, 241p.
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Enquadramento
MáquinasMáquinas Sistemas OperativosSistemas Operativos
LinguagensLinguagens ComunicaçõesComunicações
Conceitos e TeoriasConceitos e Teorias
IA, IADIA, IAD Expert SystemsExpert Systems Machine LearningMachine Learning Multiagent Systems, ...Multiagent Systems, ...
Estrutura de DadosEstrutura de DadosProjeto de ArquivosProjeto de ArquivosBanco de DadosBanco de DadosBanco de Dados DistribuídoBanco de Dados Distribuído
ETC...ETC...ETC...ETC...
Problemas doProblemas doMundo RealMundo Real
PROJETOSPROJETOS
SOLUÇÕESSOLUÇÕES
MÉTODOS EMÉTODOS E TÉCNICASTÉCNICAS
Sociedade/Sociedade/ OrganizaçõesOrganizações
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Sinal, dados, informação, . Sinal, dados, informação, . . .. .
Pathways Air, coaxial cables, glass fiber –Media that transmit signls
Signals Sound waves, electric pulses (0s and 1s),strokes of pen on paper
Data Sequences of numbers and letters,spoken words, pictures, even physicalobjects when presented without acontext
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Information Organized data, tables, a picture oran object when presented in aparticular context
knowledge Organized information, for instance:understanding what the sales statisticsmean and how to interpret them( an object and its relations)
Wisdon Ability to provide judmentfor instance on sales statistics
Sinal, dados, informação, . Sinal, dados, informação, . . .. .
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Sinal, dados, informação, . Sinal, dados, informação, . . .. .
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Metafísica e OntologiaMetafísica e Ontologia
Metafísica (Aristóteles, pai da ...):
• Andrônico de Rodes ( séc. I a.C )• Aristóteles chamavade “Filosofia
Primeira”em oposição à “Filosofia Segunda ou Física”
• Ontologia remonta do século XVII, foi empregado como sinônimo de Metafísica
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“ENTE” e “SER”
• O “ENTE” é o particípio presente do verbo “SER”, significando “Aquilo que é”,
• O “Aquilo invoca certa individualidade, é aquilo que é e não outra coisa,
• O “ENTE” é o que pode ser determinado, individualizado e reconhecido a partir de sua identidade.
Metafísica e OntologiaMetafísica e Ontologia
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ENTE é um substantivo (concreto/abstrato)
Atributos:– Cor– Textura– material– forma,– . . .
Metafísica e OntologiaMetafísica e Ontologia
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Em certo domínio de interpretação• Necessidade de um contorno ( torna-se
o mundo de interpretação]
• novos atributos emergem de um contorno
Metafísica e OntologiaMetafísica e Ontologia
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Em algum contorno
Em outro contorno
Metafísica e OntologiaMetafísica e Ontologia
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Metafísica e OntologiaMetafísica e Ontologia
Mundo dasONTOLOGIAS
(Sistemas deInformação)
CONHECIMENTO
O MUNDO DOS ENTES
SI - 1
SI - 2
SI - 3
Mundo dos
seres
sinais
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Como compreender o mundo Real [ Natural + Artificial ) e modelar o compreendido ?
( Criação de artefatos ) Simon
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
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Traço de contorno
DADOS, PROCESSOS (alteração do espaço de estados -
transformações)
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
ente
ser
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ORIENTADOS À RESULTADOS+- 25 anos
Metodologias ESTRUTURADAS
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
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PAGE - JONES
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
XX YY
X1 X2
XYZ
DIAGRAMA DE ESTRUTURA
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CHRIS GANE et all
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
XYZ
XX
YY
BB
U
T
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YOURDON ( ESSENTIAL MODEL )
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
Da1
P1
F1
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Modelo de dados– Bachman– DeMarco– Jackson– Ken Orr– Warnier– . . .
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
E2 E1
ENE3
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LÓGICA DE CONSTRUÇAO DE SISTEMAS• (Jean-Domiique Warnier)
• 1. Visão de dados ( todo o conjunto de dados deve ser rigorosamente definido por compreensão)
• 2. Posteriormente, estudo das saídas e dos
processamentos
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
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Modelo de Dados
Os modelos são implementados:
(i) através de arquivos,
(ii) SGBD
Duas Espécies de Informação:
Entidades e relacionamento (do ponto de vista do modelo e do ponto de vista da Implementação)
Os elos podem ser IMPLÍCITOS ou EXPLÍCITOS
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IMPLÍCITOS ou EXPLÍCITOS
IMPLÍCITOS:
Funcionários
joão vendas vendas Antônio
nome lotação nome diretor
EXPLÍCITOS:
joão vendas Antônio
nome lotação nome diretor
Mundo real
Um certo problema pode ser descrito por:
ENTIDADES
Atributos
RELAÇÕES
VISÃO CONCEITUAL DOS DADOS
Estabelece um modelo conceitual para o Banco de Dados da Organização
Entidade : É um objeto do mundo real que possui significado de existência
VISÃO CONCEITUAL DOS DADOS
Atributo : É uma característica de uma Entidade ou de um Relacionamento
Relações: É uma associação entre entidades. Estas associações possuem também algum significado
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RELAÇÕES ou RELACIONAMENTO
Agente financeiro
Clientefinanciamento
Data
Valor
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RELAÇÕES ou RELACIONAMENTO
Conectividade
Grau da relação
1 : 1 (caso particular de 1:N)
1 : N
N : N
N - ariedade
Indica quantas entidades estão envolvidas em uma seleção
N – ariedade = 3
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EXEMPLO
CURSO ALUNO
DISCIPLINA
DEPTO PROFESSOR
cursa (N:N)
coordena (1:1)
emprega (1:N)
oferece (1:N)
orienta (N:N)currículo (N:N) cursa (N:N)
leciona (N:N)pré-requisito (N:N)
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Quanto a forma de manter os RELACIONAMENTOS
entre as ENTIDADES, os principais modelos
utilizados para representar as estruturas lógicas são:
Modelo HIERÁRQUICO
Modelo em REDE
Modelo RELACIONAL
Modelos
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TRANSPARÊNCIAS . . .
• Modelo hierárquico
• Modelo em Rede
Modelos
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E1, auxiliar mecânico, EmpC
C1, João, Rua XV 130, 275, 30/10/1986
Modelo Hierárquico
Candidatos à empregos Ofertas de empregos
E1, auxiliar mecânico, EmpA
C1, João, Rua XV 130, 200, 11/10/1986C2, Antônio, Rua ZT 20, 100, 12/10/1986
E2, torneiro mecânico, EmpB C1, João, Rua XV 130, 150, 20/09/1986
C2, Antônio, Rua ZT 20, 270, 09/10/1986C3, José, Rua BR 07, 420, 09/10/1986
E4, datilógrafo, EmpD
E(cod, cargo,empresa C(cod, nome, endereço, salário pretendido, data inscrição
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• no exemplo, o observador vê 4 árvores separadas,
• cada árvore consiste de “1” ocorrência “emprego”, e
“n” ocorrências “candidato”
• um “emprego” poderá não possuir “candidato”
• o registro de topo é conhecido como “RAIZ”,
• um nó poderá ter “n” dependentes e cada nó dependente poderá
ter “n” dependentes e assim sucessivamente,
• as árvores poderiam ter como “raiz” o candidato e como
dependentes as ofertas de emprego,
ofertas de emprego
candidatos
Modelo Hierárquico
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•ASPECTOS:
•INSERÇÃO : não há como cadastrar um candidato sem uma oferta,
•REMOÇÃO: se desejarmos remover um dado do candidato, ou mesmo uma determinada oferta de emprego, eliminamos o cadastro do funcionário,
•ATUALIZAÇÃO: se necessitarmos alterar o endereço de um candidato, para não torna-lo inconsistente, deveremos altera-los em todas as ocorrências, e
•PESQUISA: não há simetria. Ex:
“Encontre os candidatos de uma certa oferta de emprego”
“Encontre as ofertas de emprego para um certo candidato”
ofertas de emprego
candidatos
Modelo Hierárquico
•A maior desvantagem da abordagem HIERÁRQUICA é
que nem todos os problemas do mundo real são
hierárquicos
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•Modelo proposto pelo “DBTG” da “CODASYL”,
•Tomando o mesmo exemplo anterior
Modelo em REDE
Candidatos à empregos Ofertas de empregos
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Modelo em REDE
C1, João C1, JoséC2, Antônio
200,00
11/10/86
150,00
20/09/86
100,00
12/10/86
270,00
09/10/86
420,00
11/10/86
E1, aux...,
empA
E3, mec...,
empC
E2, torn..,
empB
E1, dat...,
empD
275,00
30/10/86
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Modelo em REDE
• é uma estrutura mais geral do que a hierárquica,
• UMA ocorrência poderá estar subordinada a VÁRIAS outras
ocorrências, bem como ter como subordinada VÁRIAS outras,
• a abordagem em rede, nos permite modelar uma relação
“n:n” mais diretamente que a hierárquica,
•no exemplo podemos observar a introdução de um conector
(associação entre candidato e oferta de emprego)
Candidatos à empregos
Ofertas de
empregos
Ofertas X candidato
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Modelo em REDE
• ASPECTOS:
•PESQUISA: apresenta simetria em relação a hierárquica,
•INSERÇÃO: simplesmente cria-se uma nova ocorrência
mesmo que não haja associação para ela, ex.: candidato,
•REMOÇÃO: para remover a inscrição, tira-se o
conector, ajustando-se as referências internas,
•ATUALIZAÇÃO: podemos alterar, por exemplo, o
endereço do candidato sem a preocupação de
inconsistências quanto as redundâncias.
Candidatos à empregos
Ofertas de empregos
Candidato X Ofertas
•A maior desvantagem da abordagem em REDE é a
excessiva complexidade nas estruturas de dados
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RELACIONAL
•Introduzido por E. F. CODD
•Oferece uma representação simples e natural do Banco de Dados
•A Estrutura Lógica oferecida para representar o mundo real, consiste em TABELAS , denominadas de RELAÇÕES
Modelos
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RELAÇÕES
•Dada uma coleção de Conjuntos D1, D2,..,Dn (não
necessariamente disjuntos), R é uma relação nos
“n”conjuntos de “n-tuplas”ordenadas (d1, d2,... dn) tais que d1 D1 ; d2 D2 ; ... ; dn Dn .
•D1, D2,..,Dn são domínios de R. O valor de “n” é o grau de R.
Modelos
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RELAÇÃO: ALUNO
RELACIONAL
tuplaA2 josé 74,0 1,80 azul 19 m
A1 joão 72,5 1,75 cast 18 m
A4 rosa 54,0 1,69 preta 18 f
A3 eliane 56,0 1,67 verde 20 f
#aluno nome peso altura olhos idade sexo
O grau da relação é 7 (sete).
O número de tuplas (cardinalidade) é 4 (quatro)
grau 1 = unárias, grau 2 = binárias, grau n = n-árias
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RELACIONAL
P1
P2
X1
X2
X3
P1 X1
P1 X2
P1 X3
P2 X1
P2 X2
P2 X3
Ex: palavras
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IMPLEMENTAÇÃO VIA ARQUIVOS
Seqüencial
Indexado
Direto
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Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 52
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 53
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 54
IMPLEMENTAÇÃO SGBD
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ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO
• UM OLHAR DE MAIOR ABRANGÊNCIA• DILATAR A LINHA DE CONTORNO• EX: A ORGANIZAÇÃO COMO
DIMENSÃO
– (Técnicas estruturas e modelos de dados)
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
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Outras características:– On-line, Real time, batch, batch remoto
– X - driven
– Centralizado, descentralizado, distribuído
– Monótono e não monótono
– . . .
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
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Orientado a objetos
Criar modelos que . . .Criar modelos que . . .
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Exercício #1
(i) Modelar a seguinte organização:
(Crítica sobre....)
.. Resultados
.. Dados
.. Processos
.. Objeto