Indução de programas genéticos lineares para modelagem de processos de manipulação de informação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Archanjo, Gabriel Ambrósio
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1617259
Resumo: Orientador: Fernando José Von Zuben
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spelling Indução de programas genéticos lineares para modelagem de processos de manipulação de informaçãoInduction of linear genetic programs for modeling data manipulation processesProgramação genética (Computação)Modelagem de processosTecnologia da informaçãoGenetic programmingProcess modelingInformation technologyOrientador: Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Reproduzindo tendências verificadas em outros setores produtivos, métodos para automatizar etapas e reduzir custos têm sido propostos na área de desenvolvimento de software. Entretanto, a etapa mais trabalhosa, a codificação da solução, continua sendo realizada quase que exclusivamente por programadores humanos. Trabalhos na área de geração automática de programas para manipulação de dados têm focado predominantemente na descoberta de conhecimento e extração de padrões de bases de dados estáticas. Porém, para a modelagem de processos que normalmente alteram registros armazenados em bancos de dados, é necessário tratar os dados como entidades dinâmicas. Este trabalho apresenta uma abordagem para indução de programas via programação genética linear. Em termos de funcionalidade, os programas obtidos são capazes de consultar, inserir, excluir e atualizar registros num banco de dados relacional. O intuito é modelar processos de manipulação de informação, presentes em sistemas de tecnologia de informação. Os resultados indicam que a abordagem é capaz de implementar processos simples, gerando programas de computador consistentes e com interpretabilidade comparável à de programas escritos em linguagens de programação tradicionaisAbstract: Reproducing trends observed in other productive branches, methods to automate stages and reduce costs have been proposed for software development. However, perhaps the most laborious step, the computer programming, is generally performed entirely by human programmers. Works in the field of automated generation of computer programs for data manipulation have been focused almost exclusively on knowledge discovery and pattern extraction in static datasets. Nevertheless, in the case of modeling processes that usually alter objects stored in databases, it is necessary to handle the dataset as dynamic entities. This work proposes an approach for program induction based on linear genetic programming. In terms of functionality, the obtained programs are able to query, delete, insert and update records stored in a relational database. The aim is to model processes for data manipulation, present in information technology systems. The results indicate that the proposed approach can implement simple processes, generating consistent programs as interpretable as the ones written in traditional programming languagesMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Von Zuben, Fernando José, 1968-Von Zuben, Fernando José, 1968-Pappa, Gisele LoboJino, MarioUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASArchanjo, Gabriel Ambrósio2012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf105 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1617259ARCHANJO, Gabriel Ambrósio. Indução de programas genéticos lineares para modelagem de processos de manipulação de informação. 2012. 105 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1617259. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/849245porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:32:58Zoai::849245Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:32:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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