Desenvolvimento de componentes para sistemas estocásticos de apoio à decisão

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1 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 Egeharia de Sofware Desevolvimeo de compoees para sisemas esocásicos de apoio à decisão M. S. Araujo, FASUL, e C. A. Bezerra, PUCPR Resumo Devido à crescee compeiividade imposa pelos mercados globais, a uilização de sisemas de apoio à decisão em sido cada vez mais freqüee as orgaizações. Porém, por apresearem-se de forma ão iegrada aos demais sisemas corporaivos, acabam por orar o processo decisório ieficiee, viso o alo cuso a sua implemeação, em virude de aquisição de pacoes compuacioais, recuperação de iformações em formao adequado a eses pacoes e a ifra-esruura ecológica ecessária ao processo. Nese seido, a egeharia de sofware baseada em compoees permie a cofecção de esruuras que foreçam as fucioalidades expressas pelos modelos de apoio à decisão, podedo ser iseridas direamee os sisemas de iformação em desevolvimeo. O arigo demosra a exeqüibilidade de um compoee que implemea um modelo esocásico de apoio à decisão, de forma a orá-lo iegrado aos sisemas de iformação corporaivos, coribuido com a eficiêcia e eficácia do processo de omada de decisão. Palavras-chave Egeharia de sofware, Forecasig, Sisemas de apoio à decisão I. INTRODUÇÃO AUMENTO da compeiividade ere as orgaizações O em defiido ovas formas de raameo de iformações, com o objeivo de propiciar omadas de decisões mais efeivas. A ecologia de iformação desempeha imporae papel ese ceário. Quesões como daamiig, daa warehouse e OLAP em sido foco cosae da aeção da comuidade de desevolvedores e usuários, pricipalmee o que diz respeio ao rade-off cuso x beefício. Além desa quesão, a iegração de ovas ecologias em sisemas de iformação exisees em sido um imporae faor a ser levado em cosideração. Nese coexo ecoram-se os sisema de apoio à decisão. Se, por um lado, os mesmos se presam ao supore à decisão aravés de pacoes esaísicos, modelos maemáicos, plailhas elerôicas e demais ferrameas auado como sisemas saélies, por ouro lado, ão se ecoram iseridos auralmee o sisema de iformação corporaivo, causado perda de eficiêcia o processo de omada de decisão, devido às ierações ere os sisemas. Ese problema pode ser miimizado, e aé mesmo elimiado, empregado-se écicas de egeharia de sofware baseada em compoees, viso a capacidade desa ecologia em permiir o desevolvimeo de esruuras (de dados e fucioais) que possam ser iseridas, em empo de desevolvimeo, o sisema de iformação corporaivo. Esas esruuras podem comporar, desde modelos maemáicos que possibiliem supore à decisão (em algum problema semi-esruurado, por exemplo), aé processos orgaizacioais compleos. O presee arigo é resulado do desevolvimeo de um compoee de sofware que uiliza um modelo esocásico para previsão, possibiliado sua iserção, em empo de desevolvimeo, em um sisema de iformação. Desa forma, o objeivo pricipal é coribuir com a cosrução de sisemas de apoio à decisão (realmee) iegrados com os demais sisemas, aravés de compoees de sofware. Como objeivo secudário, preede-se coribuir com a formação de um baco de modelos, dispoíveis aos egeheiros de sofware, de maeira a permiir a iegração deses modelos direamee os sisemas de iformações corporaivos. II. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Ese ópico compreede a pesquisa bibliográfica o que se refere ao desevolvimeo de sofware baseado em compoees, aos sisemas de apoio à decisão e ao modelo esocásico de apoio à decisão uilizado como piloo dese projeo, com o objeivo de forecer elemeos ecessários para o eedimeo de seus coceios básicos. É imporae saliear que ão se preede esgoar o assuo, mas sim ideificar aspecos fudameais para a coexualização do assuo abordado. A. Desevolvimeo baseado em compoees A uilização de compoees o processo de desevolvimeo de sofware, já vem sido realizada há empos []. Apesar da defiição ser aplicada em diferees paradigmas de desevolvimeo de sisemas, a orieação a objeos em dissemiado com maior iesidade a uilização de compoees, a poo de muias vezes, se cofudirem []. Porao há que se revisar algus coceios. Um compoee é uma pare física e subsiuível de um sisema ao qual se adapa e forece a realização de um cojuo de ierfaces [2]. Por sua vez, ierfaces são uma coleção de operações uilizadas para especificar um serviço de uma classe ou de um compoee [2]. Esas esruuras difereciam-se das classes viso que as úlimas represeam absrações lógicas e os compoees são represeações físicas de operações alcaçadas por meio de suas ierfaces, represeado uma uidade coesiva de sofware que forece um cojuo de fuções e serviços [3]. A uilização de compoees, o desevolvimeo de sofware vem gahado espaço, devido aos aspecos de maueibilidade, produividade e flexibilidade, relacioados ao processo produivo [3] e [4]. De modo geral, o desevolvimeo de sofware baseado em compoees desloca a êfase da programação para a composição de sisemas de sofware, mudado o foco da implemeação para a iegração [4], o que parece ir ao ecoro da exesão do coceio de compoees que evolvem odo um processo de egócios da empresa usuária, 0

2 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 sedo cohecidos como eerprise compoes [5]. É possível dividir uma aplicação de sofware em várias camadas coceiuais. Talvez a divisão mais clássica, seja o modelo de rês camadas, composo de: a) uma camada de ierface resposável pela ieração direa ere o sisema e o usuário, com resposabilidades que impedem a passagem de dados fisicamee errados para as demais camadas do sisema, b) uma camada lógica que irá rasformar os dados que passaram pela camada de ierface em iformações que serão persisidas pela aplicação, cujas resposabilidades icluem jusamee o raameo de dados de forma a impedir que erros lógicos sejam maidos e, c) uma camada de persisêcia de dados que irão provideciar serviços de armazeagem e recuperação de dados ecessários às demais camadas [6], coforme visualizado a Fig : Fig.. Modelo rês camadas de aplicações empresariais Ese modelo icorpora os compoees auralmee [7], siuados a camada lógica de regras de egócio da aplicação. Duas caracerísicas desejáveis em um compoee, esa siuação, são a geeralidade e a adapabilidade, que garaem sua capacidade de orar-se reuilizável em mais de uma área corporaiva aedida por um sisema de iformação [8]. B. Sisemas de apoio à decisão Coceiualmee, um sisema de apoio à decisão é formado por compoees idepedees que, em deermiado momeo, comuicam-se ere si aravés de ierfaces para prover um serviço iformacioal. Pode ser defiido pelo cojuo de procedimeos (programas de sofware) baseados em modelos para aálise de problemas com a fialidade de auxiliar o processo decisório [9]. Os sisemas de apoio à decisão dividem-se em duas grades caegorias: a) guiados por modelos, sedo isolados dos pricipais sisemas de iformação corporaivos que uilizavam algum modelo específico para a execução de simulações e aálises e, b) guiados por dados, cuja fução é a aálise de grade volume de dados ecorados os sisemas corporaivos, geralmee aravés de écicas de processameo aalíico o-lie (OLAP O-Lie Aalyical Processig) e daamiig [0]. São rês subsisemas que compõem o sisema de apoio à decisão, a saber: a) baco de dados, resposável pelo agrupameo e recuperação de iformações dispoíveis, b) baco de modelos, cosiuído de modelos gereciais composos por processos de oimização, simulação e esocásicos e, c) ierfaces, resposável pela ieração usuário sisema de apoio à decisão sisema de iformação [], coforme Fig 2: Egeharia de Sofware Fig. 2. Esquema geérico de um sisema de apoio à decisão A base de modelos é formada por plailhas, aálises esaísicas e simulação [2] e [3], que, por sua vez, exraem iformações da base de dados, para a solução de um problema semi-esruurado, que são repassadas aravés de gráficos e/ou dados para a ierface do usuário. Tal processo ão é iegrado ao sisema de iformações corporaivas [3], o que pode levar a perda de eficácia a decisão ou aumeo da ieficiêcia a obeção da resposa para algum problema. Além disso, percebe-se um úmero expressivo de aores presees o processo de projeo, implemeação e uilização do sisema de apoio à decisão [4], a saber: a) usuário, idivíduo ou uidade orgaizacioal para quem o sisema de apoio à decisão é projeado, b) iermediário, elo de ligação ere o sisema e o usuário, servido de ierface para a ierpreação dos resulados forecidos pelo sisema de apoio à decisão, c) projeisa gerecial, cuja resposabilidade é a de defiir a qualidade dos dados uilizados o modelo decisório e, d) projeisa écico, resposável pelos aspecos relacioados à ecologia de iformação uilizada. Ere os problemas decisórios freqüeemee associados aos sisemas de apoio à decisão, ecoram-se aqueles cohecidos como modelos processuais, com baixo coflio de objeivos e ível de icereza, geralmee relacioados aos processos esocásicos [5]. C. Modelos esocásicos de previsão Dere as várias caegorias de modelos quaiaivos de apoio à decisão, uma delas relacioa-se com problemas de previsão. Eses modelos presumem que o padrão ecorado em séries emporais irá se repeir o fuuro, ão sofredo ifluêcias de ouras variáveis [6] e [7], podedo ser solucioados, desa forma, aravés de procedimeos esocásicos [8]. Dos modelos mais cohecidos, esa caegoria, aqueles desevolvidos por Charles C. Hol e Peer R Wiers em 960, êm mosrado um grau saisfaório de compleiude a medida em que permiem ão somee a projeção dos dados para m períodos, como ambém capurar o ível, a edêcia e a sazoalidade da série hisórica [9], baseado-se em rês equações de amorecimeo uma para cada elemeo, de forma muliplicaiva e adiiva. O modelo muliplicaivo Hol-Wiers é composo das seguies equações [20]: Y () L = α + ( α)( L + b ) S s b = β (L L - ) + ( β) b - (2) Y (3) S = γ + ( γ ) S s L 02

3 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 Egeharia de Sofware F +m = (L + b m) S -s+m (4) Ode L represea o ível da série, b deoa a edêcia, S é o compoee sazoal e, F +m correspode à previsão para m períodos adiae [20]. Já a cosae α represea o coeficiee de poderação, fixado pelo aalisa em uma faixa de 0 a, sedo que quao maior seu valor, mais rapidamee o modelo reagirá a uma variação real dos dados observados [6], β represea a cosae de amorecimeo da edêcia e γ permie suavizar a preseça de dados radômicos a sazoalidade (odas esas cosae variam ere 0 e ). Por sua vez, o modelo adiivo Hol-Wiers, compõe-se das equações abaixo [9]: L = α (Y S -s ) + ( α) (L - + b - ) (5) b = β (L L - ) + ( β) b - (6) S = γ (Y L ) + ( γ) S -s (7) F +m = L + b m + S -s+m (8) A iicialização dos méodos Hol-Wiers requer valores esimados para o ível, a edêcia e a sazoalidade. Como exemplo [2], pode-se uilizar para o ível (os modelos muliplicaivo e adiivo), a média das observações do primeiro período sazoal, coforme equação abaixo: L = ( Y + Y Y ) (9) s 2 s s Para a edêcia é coveiee processar dois períodos compleos de sazoalidade ao para modelos adiivos, como para os muliplicaivos [2]. Para os ídices sazoais, o modelo muliplicaivo, pode-se uilizar a razão dos primeiros valores observados, para a obeção da média do primeiro ao. Já o modelo adiivo, os ídices sazoais são obidos aravés da difereça ere os valores observados e o ível do úlimo período sazoal. Dos méodos expoeciais, os modelos de Hol-Wiers são os que melhores represeam a sazoalidade e a edêcia dos dados [22]. Um modelo de previsão é saisfaório a parir do momeo em que cosegue reproduzir os dados que já são cohecidos [2]. Desa forma, as medidas padrões de precisão são obidas pela difereça ere os valores observados e previsos, coforme defiido abaixo: e = Y F (0) Ode e é o erro o período, Y é o dado observado e F é a previsão para o período. Exisido observações e previsões para períodos, é possível deermiar medidas esaísicas padrão, para o cojuo de períodos, de acordo com as equações maemáicas a seguir: ME = e () MAE = = = e (2) 2 MSE = e (3) = O valor forecido pelo erro médio () poderá ser pequeo, uma vez que erros posiivos e egaivos ecorados durae os períodos edem a se aularem. Seu mério é iformar se a previsão foi sisemaicamee acima ou abaixo do observado. Tao o erro médio absoluo (2) e o erro médio quadrado (3) oram os erros posiivos para eão calcular a média, o que forece uma iformação mais precisa quao à ampliude do erro. Esas esaísicas lidam com medidas de precisão cujo amaho depede da escala dos dados, porém ão faciliam a comparação ere diferees séries emporais e diferees iervalos de empo [2]. Tal siuação é coorada pelas medidas relaivas de erros, a parir das seguies equações: Y F PE = 00 Y (4) MPE = PE (5) = MAPE = PE (6) = Porém, da mesma forma que o erro médio (4), o perceual do erro médio (8) ede a ser pequeo. Já o perceual de erro médio absoluo (9) é sigificaivo somee se a escala possuir uma origem sigificaiva. III. IMPLEMENTAÇÃO DE COMPONENTE PARA SISTEMAS ESTOCÁSTICOS DE APOIO À DECISÃO Ao aalisar a esruura de um sisema de apoio à decisão é possível perceber que a implemeação de compoees pode coribuir com a efeividade ao em ermos de desevolvimeo, quao da própria uilização do sisema de apoio à decisão, uma vez que é possível cosruir um baco de modelos cosiuído por compoees, orado-o dispoível à equipe de desevolvimeo, de forma a reduzir o cuso, o esforço de implemeação e iegração, além de elimiar a aquisição de pacoes para a mesma fialidade. Para a validação dese pressuposo, omou-se como projeo-piloo, o modelo Hol-Wiers, implemeado compuacioalmee aravés de um compoee de sofware. Algus faores foram cosiderados para esa escolha (modelo Hol-Wiers e compoees de sofware): A dificuldade de operacioalização dos modelos de previsão, em especial Hol-Wiers, e a ausêcia de pacoes compuacioais dedicados a esa arefa [23]. A ecessidade de pesquisas evolvedo a iserção de compoees em ambiees poeciais de desevolvimeo de sisemas [24]. Dimiuir o úmero de ierfaces ere o usuário do sisema de apoio à decisão e a foe de dados de forma a orar o processo mais eficaz e eficiee. Ese ópico, porao, descreve o processo de operacioalização do modelo de previsão Hol-Wiers aravés do desevolvimeo de um compoee de sofware e os resulados compuacioais obidos. A. Ambiee de desevolvimeo Para desevolver o compoee, uilizou-se a plaaforma Delphi, versão 6 Eerprise [25], por se raar de um ambiee iegrado de desevolvimeo (IDE Iegraed Developme Evirome) que uiliza a liguagem de programação Objec Pascal, permiido desa forma, a uilização da meodologia orieada a objeos a 03

4 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 implemeação de sofwares. Esa meodologia permie o ecapsulameo de dados e fuções em esruuras cohecidas como objeos, de forma a possibiliar que, ao dados (aribuos) quao fuções (méodos), permaeçam oculos do resae da aplicação, comuicado-se com esa aravés de requisições de deermiadas fucioalidades do objeo, em cero período de empo, pelo sisema, porém sem alerar sua esruura [26]. Tal coceio esá foremee relacioado com o desevolvimeo de sofware baseado em compoees. B. Esruura do compoee A esruura de um compoee, o ambiee Delphi, é composa por, basicamee por: a) aribuos, variáveis que irão receber algum valor durae a execução do sisema, b) procedures, pare de código resposável por processar variáveis sem reorar ehum resulado, c) fucios, diferem das procedures por reorarem valores ao sisema e, d) properies, elemeo de ierface ere o sisema e o compoee, de modo que o desevolvedor do sisema possa ober ou iformar algum valor ao compoee sem alerar sua esruura. Tao às procedures, quaos às fucios, são repassados valores por oura pare do código do compoee para que as mesmas possam processá-los, rasformado-os ou reorado algum resulado a parir dos valores rasmiidos. Além disso, eses elemeos possuem acesso corolado pelo compoee, de maeira: a) privae, aribuos e/ou fuções acessíveis somee pelo próprio compoee, b) public, acessível por odo o sisema o qual o compoee esá iserido de forma a defiir a ierface em empo de execução, c) published, acessível por odo o sisema de forma a permiir o desig da ierface com o sisema [26]. É imporae esclarecer que exisem ouros coroles, porém ão foram ecessários o esudo em quesão. A parir das caracerísicas de um compoee Delphi e do algorimo do modelo Hol-Wiers, desevolveu-se a seguie esruura lógica: Ui Hol; Ierface Uses Classes, Mah; Type THol = Class(TCompoe) Privae FAlfa: FBea: FGama: Fperiodo: Ieger; FDados: Array of Procedure SeAlfa (Value: Real); Procedure SeBea (Value: Real); Procedure SeGama (Value: Real); Procedure SePeriodo (Value: Ieger); Procedure SeDados (Value: Array of Real); Fucio Decompoe_Tred (Y: Array of var L: Array of Real): Fucio Decompoe_Seasoal (Y: Array of var S: Array of Real): Fucio Iicializa_Level (Y: Array of var L: Array of Real): Fucio Iicializa_Tred (Y: Array of var B: Array of Real): Procedure Iicializa_Seasoal (Y, L: Array of var S: Array of Real); Egeharia de Sofware Fucio Calcula_L (Y: Array of var L,B,S: Array of : Cardial): Fucio Calcula_B (Y: Array of var L,B: Array of : Cardial): Fucio Calcula_S (Y: Array of var L,S: Array of : Cardial): Fucio Calcula_F (Y: Array of var L,B,S,F: Array of : Cardial): Public Cosrucor Creae(AOwer: TCompoe); override; Desrucor Desroy; override; Fucio ME (De, Ae: Cardial; Y: Array of Real): Fucio MAE (De, Ae: Cardial; Y: Array of Real): Fucio MSE (De, Ae: Cardial; Y: Array of Real): Fucio MAPE (De, Ae: Cardial; Y: Array of Real): Fucio MPE (De, Ae: Cardial; Y: Array of Real): Procedure Reora_Previsao (Y, F: Array of Real); Published Propery Alfa: Real Read FAlfa Wrie SeAlfa; Propery Bea: Real Read FBea Wrie SeBea; Propery Gama: Real Read FGama Wrie SeGama; Propery Periodo: Real Read FPeriodo Wrie SePeriodo; Propery Dados: Array of Real Read FDados Wrie SeDados; Ed; Assim sedo, aravés do corole de acesso published, as propriedades Alfa, Bea, Gama e Periodo (úmero de períodos desejados para a previsão), irão receber valores forecidos pelo usuário, aravés da ierface desevolvida pelo projeisa do sofware. Da mesma forma, um veor diâmico Dados irá buscar oda a série de observações presees o baco de dados do sisema de iformações. Eses valores serão armazeados ieramee o compoee, em empo de execução, os aribuos FAlfa, FBea, FGama e FDados aravés das procedures SeAlfa, SeBea, SeGama e SeDados. A parir dese momeo, os dados serão decomposos para a deermiação da edêcia (pela fucio Decompoe_Tred ) e sazoalidade ( Decompoe_Seasoal ). Com os valores obidos é possível iicializar o ível da série, da edêcia, e do compoee sazoal, aravés das fucios Iicializa_Level, Iicializa_Tred e da procedure Iicializa_Seasoal, ao para o modelo adiivo, quao muliplicaivo. Uma vez que o compoee possui os valores iiciais, é possível calcular a previsão (fucio Calcula_F ), os próximos valores para o ível da série (fucio Calcula_L ), para a edêcia (fucio Calcula_B ) e para o compoee sazoal (fucio Calcula_S ). A maipulação do compoee se dará em empo de desevolvimeo, pelo projeisa do sisema de iformações, cabedo a ese, a cofecção da ierface que irá eviar e receber iformações. Ao usuário fial, ese processo será rasparee (o mesmo ão irá disiguir quado o corole passou do sisema de iformação para o compoee e viceversa). Todos os valores obidos são acessíveis pelo sisema o qual o compoee esá iserido, aravés das fucios e procedures do corole de acesso public, orado possível repassar o veor diâmico dos dados observados e das previsões ecoradas (procedure Reora_Previsao ), além 04

5 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 dos erros (fucios ME, MAE, MSE, MAPE, MPE ). C. Avaliação do compoee Execuaram-se rês caegorias de eses para a avaliação do compoee precisão, empo de execução e performace do hardware. Para validar a precisão dos dados gerados pelo compoee, uilizaram-se os dados de exporações rimesrais de uma empresa fracesa, durae um período de 6 aos [2], as quaidades mesais de leie (em milhões de liros) recebida pelas idúsrias caarieses, o período de 989 a 999 [8] e, preço médio da soja, grão idusrial (coleados o Baco de Dados FGV DADOS) coado a Bolsa de Cereais do Esado de São Paulo, cujo período esá compreedido ere jaeiro de 995 a março de 2002 [27]. Todos os resulados apresearam os mesmos valores forecidos pelas foes, para as respecivas previsões. Em relação ao empo de execução, foram realizados rês eses. No primeiro, gerou-se aleaoriamee um veor de regisros (com valores de 0 a 000) que foi repassado à propriedade Dados para que a previsão fosse calculada para 00 períodos além do úlimo regisro. Em um compuador com processador de 900 Mhz, 52 Mb de memória e, 40 Gb de disco rígido, o empo de processameo foi de 5 miuos, 47 segudos e 940 milésimos de segudo. No segudo ese, gerou-se regisros aleaórios (com valores ere 0 e 000), que foram repassados ao compoee, porém em um compuador com processador de 2 Ghz, 256 Mb de memória e 40 Gb de disco rígido. Nesa cofiguração, o empo de processameo foi de miuo 55 segudos e 469 milésimos de segudos. A mesma cofiguração de hardware foi uilizada para processar regisros e o empo de processameo foi de 3 miuos 2 segudos e 405 milésimos de segudos. Na erceira caegoria de eses, verificou-se a performace do compoee iegrado ao sisema de iformações. Esa iegração raduziu-se em um formulário com campos para o forecimeo de valores das cosaes de amorecimeo do ível (α), da edêcia (β) e da sazoalidade (γ) da série, o úmero de períodos a serem previsos (além do úlimo regisro da série). Além disso, o formulário, após a previsão, mosra um gráfico com os valores observados e previsos, além de uma abela coedo os mesmos valores, porém uméricos. Realizaram-se 8 eses com regisros (aleaórios ere 0 e 000 e iseridos a base de dados do sisema de iformação, para que o compoee pudesse buscá-los), em um compuador com processador de 2 Ghz, 256 Mb de memória e 40 Gb de disco rígido. A média dos resulados foreceu os seguies valores: Tempo de processameo decorrido ere a passagem dos parâmeros pelo usuário e o reoro dos dados observados e previsos ao sisema: milisegudos. Tempo de processameo durae os procedimeos de iicialização (decomposição da edêcia e da sazoalidade, iicialização do ível, da edêcia e sazoalidade): 5 milisegudos. Tempo de processameo durae os procedimeos de Egeharia de Sofware previsão (cálculo do ível, edêcia, sazoalidade e previsão): milisegudos. Aumeo de cosumo de memória durae os procedimeos de iicialização e previsão: 3 Mb. Aumeo do cosumo de memória, após a passagem dos resulados para o formulário do usuário, com a cofecção do gráfico (valores observados X previsos): 4 Mb. Aumeo do cosumo de memória, após a passagem dos resulados para o formulário do usuário, com a cofecção do gráfico e abela de valores (observados X previsos): 25 Mb. O desempeho do hardware aes, durae o processameo efeuado pelo compoee e depois (moagem do gráfico e abela), pode ser visualizado a Tabela I (valores em Kb): TABELA I DESEMPENHO DO HARDWARE Período Pico uso memória Toal carga compromeida Memória física dispoível Cache do sisema Toal memória usada pelo úcleo Aes Durae Depois Todos os valores, em ermos de precisão e desempeho compuacioal, mosraram-se aceiáveis, ão compromeedo a performace do compoee, bem como do sisema o qual esá iserido. Além disso, para o usuário fial, ão são ecessários procedimeos que ecessiam de ouros aores a recuperação a apreseação de dados [4], para o processo de omada decisão. Fialmee, com o compoee iegrado ao sisema de iformações, descara-se a preseça de pacoes compuacioais, agilizado odo o processo. IV. LIMITAÇÕES E RECOMENDAÇÕES Uma limiação é observável a maeira como o modelo foi implemeado pelo compoee. As cosaes de amorecimeo do ível (α), da edêcia (β) e da sazoalidade (γ) da série deverão ser iformadas pelo usuário, que realizará algumas ierações com o sisema (o qual o compoee esá iserido) para defiir os valores que irão miimizar os erros da previsão. Esa siuação demadará empo, o seido em que o modelo irá ser processado aas vezes quao ecessário, para a obeção dos melhores valores. Esudos para coorar al siuação ecoram-se em desevolvimeo e são divididos em duas caegorias: a) icorporação, ao compoee desevolvido, de um ovo compoee que oimize eses valores e, b) implemeação desa fucioalidade e agregação à solução aual. Ere ouros aspecos, al esudo verificou a fucioalidade de um compoee de sofware que pudesse implemear um modelo específico de previsão. A parir dos resulados obidos, é possível agregar ouros modelos de supore à decisão, baseados em séries emporais. Nese seido, esão sedo realizados esudos sobre as fucioalidades expressas pelas acive ierfaces, de modo a pré-selecioar o melhor méodo para a série em quesão. Esa ecologia (acive ierfaces), permie a criação de compoees adapaivos do ipo caixa- 05

6 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 prea, uma vez que decide que ação (o caso, modelo) deverá ser execuada [28]. Desa forma, espera-se ober um gaho em produividade para o usuário fial, em ermos de elimiação do rade-off ere empo de resposa e precisão, viso que al fucioalidade irá auomaizar o processo de seleção do melhor modelo para deermiada série. V. CONCLUSÕES Aravés da avaliação do desempeho do compoee implemeado, mosrou-se que al ecologia (egeharia de sofware baseada em compoees) pode auxiliar o desevolvimeo de sisemas de apoio à decisão iegrados, efeivamee, com os demais sisemas corporaivos. Além disso, os compoees podem compor um reposiório de modelos acessíveis de maeira aural durae o processo de implemeação. Uma vez que os compoees esarão dispoíveis a plaaforma de desevolvimeo, pode-se iegrá-los rapidamee à aplicação, orado-os rasparees ao usuário fial, de modo a eviar que o processo iformaizado de omada de decisão se ore dispedioso em ermos de ierações com os diversos subsisemas, (em um esquema padrão para sisemas de apoio à decisão). Desa forma, uma das iovações apreseadas pelo rabalho é a coribuição para a formação de odo um sisema de desevolvimeo, coedo ao mesmo empo, uma base de modelos e uma base de compoees dispoíveis à equipe de egeheiros de sofware [24]. Porém odo o esforço empregado erá sido em vão, se os omadores de decisão ão esiverem em um ível de mauridade orgaizacioal suficieemee adequado para a uilização de ferrameas desa aureza. Todo um sisema de apoio à decisão pode ser compromeido pelo fao de que muios decisores ão uilizarem méodos formais para a omada de decisão [5]. De modo geral, é imporae oar que a precisão e a performace ão são os úicos criérios para a cofiabilidade de modelos aplicados o processo decisório: o esímulo para a ação a orgaização é que irá deermiar seu sucesso [2], viso que a qualidade das decisões orgaizacioais, requer ão somee modelos compuacioais, mas ambém uma reflexão a melhoria da comuicação e o evolvimeo das pessoas a omada de decisão [29]. VI. REFERÊNCIAS [] R. Pressma, Egeharia de Sofware, (5a ed.) Rio de Jaeiro: McGraw- Hill, 2002, pp [2] G. Booch, J. Rumbaugh, I. Jacobso, UML: Guia do Usuário, Rio de Jaeiro: Campus, 2000, pp [3] K. Z. Ahmed, C. E. Umrish, Desevolvedo Aplicações Comerciais em Java com J2EE e UML, Rio de Jaeiro: Ciêcia Modera, 2002, pp [4] P. C. Clemes, From subrouies o subsysems: compoe-based sofware developme, i: G. T. Heiema, W. T. Coucill, Compoe-Based Sofware Egieerig, Boso: Addiso-Wesley, 200, pp [5] R. M. Dijkma, J. P. A. Almeida, D. A. C. Quarel, Verifyig he correcess of compoe-based applicaios ha suppor busiess processes, i Proc ICSE Workshop o Compoe-Based Sofware Egieerig, pp. -6. [6] A. Medes, Arquieura de Sofware, Rio de Jaeiro: Campus, 2002, pp Egeharia de Sofware [7] C. Che, I. Goro, A. Liu, Y. Liu, Performace predicio of COTS compoe-based eerprise applicaios, i Proc ICSE Workshop o Compoe-Based Sofware Egieerig, pp. -6. [8] A. Berolio, R. Miradola, Towards compoe-based sofware performace egieerig, i Proc ICSE Workshop o Compoe-Based Sofware Egieerig, pp. -6. [9] G. Lachermacher, Pesquisa Operacioal a Tomada de Decisões, Rio de Jaeiro: Campus, 2002, pp [0] K. C. Laudo, J. P. Laudo, Esseials of Maageme Iformaio Sysyems, (5h ed.) New York: Preice Hall, 2002, pp [] L. F. A. M. Gomes, C. F. S. Gomes, A. T. Almeida, Tomada de Decisão Gerecial, São Paulo: Alas, 2002, pp. 4-44, [2] K. C. Laudo, J. P. Laudo, Iformaio Sysyems ad he Iere, (4h ed.) New York: Ieraioal Thomso Publishig, 999, pp [3] J. A. O Brie, Sisemas de Iformação. São Paulo: Saraiva, 2002, pp [4] G. R. Barbosa, A. T. de Almeida, Sisemas de apoio à decisão sob o efoque de profissioais de TI e de decisores, i Aais XXII Ecoro Nacioal de Egeharia de Produção 2002, pp. -8. [5] T. Shimizu, Decisão as Orgaizações, São Paulo: Alas, 200, pp , [6] D. F. Tubio, Maual de Plaejameo e Corole da Produção, (2 ed.) São Paulo: Alas, 2000, pp [7] M. dos S. Vieira, Previsão da arrecadação do ITBI do muicípio do Rio de Jaeiro: um esudo da capacidade de previsão de algus modelos esaísicos, i Aais XXVII Ecoro da Associação Nacioal de Pós- Graduação e Pesquisa em Admiisração 2003, pp [8] R. W. Samohyl, R. Rocha, Uilização do méodo de Hol-Wiers para Previsão do leie eregue às idúsrias caarieses, i Aais IX Escola de Séries Temporais e Ecoomeria 200, pp [9] R. Yafee, M. McGee, A Iroducio o Time Series Aalysis ad Forecasig: wih Applicaios of SAS ad SPSS. Burligo: Academic Press, 2000, pp [20] L. M. L. de Carvalho, E. M. Loiola, P. S. de S. Coelho, Méodos quaiaivos de previsão aplicados ao caso de uma seguradora acioal, i Aais XXIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacioal 200, pp [2] S. Makridakis, S. Wheelwrigh, R. J. Hydma, Forecasig Mehods ad Applicaios. (3rd ed.) New York: Joh Wiley & Sos, 998, pp. 4-50, [22] R. J. Kirkham, A. H. Boussabaie, M. P. Kirkham, Sochasic ime series forecasig of elecriciy coss i a NHS acue care hospial buildig, for use i whole life cycle cosig, Egieerig Cosrucio & Archiecural Maageme, vol. 9,., pp , Feb [23] F. R. Pellegrii, F. Fogliao, "Esudo comparaivo ere modelos de Wiers e de Box-Jekis para a previsão de demada sazoal," Revisa Produo e Produção, vol. 4, úmero especial, pp , Abr [24] X. Wu, D. McMulla, M. Woodside, Compoe based performace predicio, i Proc ICSE Workshop o Compoe-Based Sofware Egieerig, pp. -6. [25] Borlad Sofware Corporaio, Delphi Eerprise. Versão 6. Scos Valley: Borlad, 200 (a). CD-ROM. [26] Borlad Sofware Corporaio, Delphi 6: developer s guide. Scos Valley: Borlad, 200 (b), pp. 40/-52/5. [27] W. V. da Silva, R. W. Samohyl, L. S. Cosa, Comparação ere os méodos de previsão uivariados para o preço médio da soja o Brasil, i Aais XXII Ecoro Nacioal de Egeharia de Produção 2002, pp. -8. [28] G. T. Heiema, Iegraig ierface asserio checkers io compoe models, i Proc ICSE Workshop o Compoe- Based Sofware Egieerig, pp. -6. [29] M. T. Ageloi, Elemeos ierveiees a omada de decisão, CI If, vol. 32,., pp. 7-22, Ja./Abr VII. BIOGRAFIAS Marcelo Sari Araujo, ascido em Paloia PR, em 26/04/983. Graduado em Sisemas de Iformação pela Faculdade Sul Brasil. Auou como programador de sisemas para uma grade empresa de coabilidade durae 2 aos. Também auou como egeheiro de sofware, em uma empresa de desevolvimeo de sisemas, as plaaformas Oracle 8i, 9i e Oracle Forms 6i, durae ao. Aualmee é sócio da empresa Jusof Sisemas, especializada em soluções Delphi e Firebird. Cicero Aparecido Bezerra, ascido em Corélio Procópio PR, em 06

7 IV Cogresso Brasileiro de Compuação CBComp 2004 Egeharia de Sofware 24/04/968. Douorado em Egeharia de Produção e Sisemas pela Uiversidade Federal de Saa Caaria. Auou como programador, aalisa de sisemas e geree de seor de ecologia de iformação, desde 993. Aualmee é aalisa de supore e professor a Poifícia Uiversidade Caólica do Paraá Campus Toledo, a área de Tecologia de Iformação, para os cursos de Egeharia de Produção Agroidusrial e Admiisração. 07