Artigo - Atena Editora

Artigo

Baixe agora

Livros

MODELING AND SOFTWARE ENGINEERING FOR DECISION MAKING USING REGIONAL DEVELOPMENT INDICATORS

O capítulo de livro apresenta a modelagem e a engenharia de software necessária para produzir análise considerando uma base de dados consistente. Uma base de conhecimento pode ser desenvolvida através do uso de indicadores, que por sua vez são o elo tornando possível a construção de um modelo de dados empregado na tomada de decisão e início da exploração consciente e discriminada dos recursos envolvidos. Dentro do contexto dos sistemas que agem racionalmente, duas abordagens principais podem ser utilizadas: raciocínio lógico e raciocínio probabilístico. O raciocínio lógico pondera sobre o conhecimento prévio a respeito do problema e sobre esta base de conhecimento retira suas conclusões. Esta abordagem, apesar de poderosa, pode não ser útil em situações onde não se conhece previamente todo o escopo do problema, para estes casos, o raciocínio probabilístico surge como uma boa opção. Assim o objetivo do trabalho foi realizar a análise de indicadores para modelagem de sistema que forneça subsídios decisivos para a tomada de decisão, um tipo de exploração que busque minimizar o impacto ambiental e desenvolver formas mais sustentáveis de produção na utilização dos recursos naturais. Foi usada para isto a metodologia UML, que é uma linguagem de modelagem unificada que permite representar um sistema de forma padronizada, utilizando a Linguagem C para desenvolvimento dos algoritmos e o PostgreSQL como o gerenciador de banco de dados para o armazenamento das variáveis. Com esse objetivo, o estudo teve como proposta o desenvolvimento da modelagem de uma aplicação, que mensure o grau de importância dos indicadores e os transforme em valores que possam ser utilizados como elementos na tomada de decisão, utilizando para isso um sistema que possa atuar em situações de incerteza. Os resultados estão definidos pelo tratamento dos indicadores pela teoria Bayesiana e sua análise.
Ler mais

MODELING AND SOFTWARE ENGINEERING FOR DECISION MAKING USING REGIONAL DEVELOPMENT INDICATORS

  • DOI: 10.22533/at.ed.0852316101

  • Palavras-chave: Modelagem. Engenharia de Software. Indicadores, Desenvolvimento Regional.

  • Keywords: Modeling. Software Engineering. Indicators, Regional Development.

  • Abstract: The book chapter presents the modeling and software engineering necessary to produce analysis considering a consistent data base, a knowledge base can be developed through the use of indicators, which in turn is the link making it possible to build a data model used in the decision-making and the beginning of conscious and discriminated exploitation of resources involved. Within the context of systems that act rationally, two main approaches can be used: logical reasoning and probabilistic reasoning. The logical reasoning ponders prior knowledge about the problem and on this basis of knowledge draws its conclusions. This approach, although powerful, can not be useful in situations where not previously know the whole scope of the problem, for these cases, probabilistic reasoning comes as a good option. This raises a major challenge to development strategies of nations and economically underdeveloped regions, since, candidates as are the economic inclusion, are faced with an environmental condition created historically by other regions which are already at the forefront of the development process. On the other hand, the new environmental awareness that is growing every day, it also brings opportunities that can and should be considered in the development strategies of these regions. Was used for this UML methodology, which is a unified modeling language that allows represent a standardized way system, using the C language for the development of algorithms and PostgreSQL as the database manager for storing variables. Therefore, it is proposed in the study, the development of a modeling of an application that measures the degree of importance of the indicators and transforms them into values that can be used as elements in decision making, making use of a system that can act in situations of uncertainty. The results are set for processing the indicators by Bayesian theory and analysis.

  • Izan Fabrício Neves Calderaro
  • Fabrício Moraes de Almeida
  • David Lopes Maciel
  • Carlos Alberto Paraguassú-Chaves
  • Fábio Machado de Oliveira
Fale conosco Whatsapp