Application Frameworks Technology in Theory and Practice

Application frameworks is a technology concerning with building and implementing reusable software artefacts. Most current application frameworks are object-oriented and often domain specific. Advocates of application frameworks claim that the technology is one of the most promising technologies supporting large-scale reuse, increasing the productivity and quality, and reducing the cost of software development. Many of them project that the next decade would be the major challenge for the development and deployment of the technology. The objective of this study is to investigate the theory and practice of application frameworks and to determine if it has made a difference in systems development. The study indicates that the technology is still immature and not yet to be another silver bullet but potential is imminent

The usability of open source software: analysis and prospects

Open source communities have successfully developed many pieces of software although most computer users only use proprietary applications. The usability of open source software is often regarded as one reason for this limited distribution. In this paper we review the existing evidence of the usability of open source software and discuss how the characteristics of open-source development influence usability. We describe how existing human-computer interaction techniques can be used to leverage distributed networked communities, of developers and users, to address issues of usability

Usability and open source software.

Open source communities have successfully developed many pieces of software although most computer users only use proprietary applications. The usability of open source software is often regarded as one reason for this limited distribution. In this paper we review the existing evidence of the usability of open source software and discuss how the characteristics of open-source development influence usability. We describe how existing human-computer interaction techniques can be used to leverage distributed networked communities, of developers and users, to address issues of usability

Distinct encoded records join operator for distributed query processing

Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2012Includes bibliographical references (leaves: 41-43)Text in English; Abstract: Turkish and Englishix, 49 leavesNowadays distributing data among different locations is very popular due to needs of business environment. In today's business environment, accessible, reliable, and scalable data is a critical need and distributed database system provides those advantages. It is a need to transfer data between sites while processing query in distributed database system, if the connection speed between sites is low then transmitting data is very time consuming. Optimizing distributed query processing is different from optimizing query processing in local database system. Most of the algorithms generated for distributed query processing focus on reducing the amount of data transferred between sites. Join operation in database system is for combining different tables with a common join attribute value, if the tables that are put in a join operation are at different locations then some of the tables are needed to be transferred to between sites. Join operation optimization algorithms in distributed database system focus on reducing the amount of data transfer by eliminating redundant tuples from relation before transmitting it to the other site. This thesis introduces a new distributed query processing technique named distinct encoded records join operation (DERjoin) which considers duplicated join attributes in a relation and eliminates them before sending the relation to another site

Pautas para una correcta migración de bases de datos

Migración de datos es el proceso que tenemos para extraer una información útil, comprensible en distintos formatos, por la cual esta tarea u proceso se puede realizar por diferentes motivos como lo son el cambio de sistema, actualizaciones, problemas de rendimiento entre otras causas. Como todo proyecto este con lleva a procesos y subprocesos lo cual para cualquier tipo de dato es: • Preparación de la base que se va a migrar • Preparación de los datos que se van a migrar • Migración de bases de datos. Para la preparación de la migración tenemos que tener en cuenta que debemos definir el tipo de elemento a trabajar, haber u trabajar en equipo y como último y no menos importante elegir en que momento vamos a hacer la migración. Después de tener esto definido tenemos que tener en cuenta los datos que vamos a migrar para ello se hará la respectiva preparación y planeación lo cual con lleva a: • Verificar que tengamos copia de la base de datos es decir un respaldo. • Analizar los datos para evitar los errores que se puedan presentar durante la migración. • Realizar los cambios necesarios para que la migración sea un éxito. • Elegir la plataforma más adecuada y que se lleve bien con el sistema.

Extensible Java based agent framework

Agentska paradigma predstavlja najprirodniji i najdosledniji postojeći pristup implementaciji distribuiranih sistema. Uz pomoć agenata moguće je u potpunosti realizovati koncept distribuiranih softverskih komponenti, koje će, osim rešenja zadatka na distribuiranom nivou, pružiti i određenu količinu autonomnosti i inteligencije da bi se zadati cilj ostvario. Agentsko okruženje predstavlja programsko okruženje koje upravlja životnim tokom agenata i obezbeđuje mu sve potrebne mehanizme za realizaciju zadatka. U ovoj doktorskoj disertaciji predložen je model agentskog okruženja baziran na tehnologiji distribuiranih komponenti, koji podržava FIPA specifikaciju i sledeće koncepte: razmenu poruka, mobilnost agenata, sigurnosne mehanizme i direktorijume agenata i servisa. Model agentskog okruženja je implementiran u J2EE tehnologiji. Podržan je sistem plug-in-ova za sve bitne komponente agentskog okruženja (menadžere). Modelovan je i implementiran koncept mobilnih zadataka. Dat je model i implementacija sistema međusobnog uređenja odnosa agentskih centara. Predloženo rešenje agentskog okruženja verifikovano je na bibliotečkom informacionom sistemu BISIS. Verifikacija je izvršena na sledećim agentskim zadacima: pretraživanje bibliotečke mreže, ocenjivanje kvaliteta zapisa i inteligentna raspodela opterećenja.Agent technology is one of the most consistent approaches to the distributed computing implementation. Agents can be used to fully implement distributed software component concept. Agents can solve distributed problems utilizing certain degree of autonomy and intelligence. Agent framework represents programming environment that controls agent life cycle and provides all necessary mechanisms for task execution. The subject of the dissertation is formal specification of an agent framework based on distributed component technology. This framework supports FIPA specification and following concepts: message interchange, agent mobility, security and agent and service directory. Agent framework is implemented in J2EE technology. Plug-in system is designed for all key elements of agent framework. Mobile tasks were specified and implemented. Also, inter-facilitator connectivity mechanism is specified and implemented. The framework is verified by a case study on the library information system BISIS. Following agent tasks were performed: library network search, library record quality estimation and intelligent load balansing.

Extensible Java based agent framework

Agentska paradigma predstavlja najprirodniji i najdosledniji postojeći pristup implementaciji distribuiranih sistema. Uz pomoć agenata moguće je u potpunosti realizovati koncept distribuiranih softverskih komponenti, koje će, osim rešenja zadatka na distribuiranom nivou, pružiti i određenu količinu autonomnosti i inteligencije da bi se zadati cilj ostvario. Agentsko okruženje predstavlja programsko okruženje koje upravlja životnim tokom agenata i obezbeđuje mu sve potrebne mehanizme za realizaciju zadatka. U ovoj doktorskoj disertaciji predložen je model agentskog okruženja baziran na tehnologiji distribuiranih komponenti, koji podržava FIPA specifikaciju i sledeće koncepte: razmenu poruka, mobilnost agenata, sigurnosne mehanizme i direktorijume agenata i servisa. Model agentskog okruženja je implementiran u J2EE tehnologiji. Podržan je sistem plug-in-ova za sve bitne komponente agentskog okruženja (menadžere). Modelovan je i implementiran koncept mobilnih zadataka. Dat je model i implementacija sistema međusobnog uređenja odnosa agentskih centara. Predloženo rešenje agentskog okruženja verifikovano je na bibliotečkom informacionom sistemu BISIS. Verifikacija je izvršena na sledećim agentskim zadacima: pretraživanje bibliotečke mreže, ocenjivanje kvaliteta zapisa i inteligentna raspodela opterećenja.Agent technology is one of the most consistent approaches to the distributed computing implementation. Agents can be used to fully implement distributed software component concept. Agents can solve distributed problems utilizing certain degree of autonomy and intelligence. Agent framework represents programming environment that controls agent life cycle and provides all necessary mechanisms for task execution. The subject of the dissertation is formal specification of an agent framework based on distributed component technology. This framework supports FIPA specification and following concepts: message interchange, agent mobility, security and agent and service directory. Agent framework is implemented in J2EE technology. Plug-in system is designed for all key elements of agent framework. Mobile tasks were specified and implemented. Also, inter-facilitator connectivity mechanism is specified and implemented. The framework is verified by a case study on the library information system BISIS. Following agent tasks were performed: library network search, library record quality estimation and intelligent load balansing.

New strategies for efficient and practical genetic programming.

2006/2007In the last decades, engineers and decision makers expressed a growing interest in the development of effective modeling and simulation methods to understand or predict the behavior of many phenomena in science and engineering. Many of these phenomena are translated in mathematical models for convenience and to carry out an easy interpretation. Methods commonly employed for this purpose include, for example, Neural Networks, Simulated Annealing, Genetic Algorithms, Tabu search, and so on. These methods all seek for the optimal or near optimal values of a predefined set of parameters of a model built a priori. But in this case, a suitable model should be known beforehand. When the form of this model cannot be found, the problem can be seen from another level where the goal is to find a program or a mathematical representation which can solve the problem. According to this idea the modeling step is performed automatically thanks to a quality criterion which drives the building process. In this thesis, we focus on the Genetic Programming (GP) approach as an automatic method for creating computer programs by means of artificial evolution based upon the original contributions of Darwin and Mendel. While GP has proven to be a powerful means for coping with problems in which finding a solution and its representation is difficult, its practical applicability is still severely limited by several factors. First, the GP approach is inherently a stochastic process. It means there is no guarantee to obtain a satisfactory solution at the end of the evolutionary loop. Second, the performances on a given problem may be strongly dependent on a broad range of parameters, including the number of variables involved, the quantity of data for each variable, the size and composition of the initial population, the number of generations and so on. On the contrary, when one uses Genetic Programming to solve a problem, he has two expectancies: on the one hand, maximize the probability to obtain an acceptable solution, and on the other hand, minimize the amount of computational resources to get this solution. Initially we present innovative and challenging applications related to several fields in science (computer science and mechanical science) which participate greatly in the experience gained in the GP field. Then we propose new strategies for improving the performances of the GP approach in terms of efficiency and accuracy. We probe our approach on a large set of benchmark problems in three different domains. Furthermore we introduce a new approach based on GP dedicated to symbolic regression of multivariate data-sets where the underlying phenomenon is best characterized by a discontinuous function. These contributions aim to provide a better understanding of the key features and the underlying relationships which make enhancements successful in improving the original algorithm.Negli ultimi anni, ingegneri e progettisti hanno espresso un interesse crescente nello sviluppo di nuovi metodi di simulazione e di modellazione per comprendere e predire il comportamento di diversi fenomeni sia in ambito scientifico che ingegneristico. Molti di questi fenomeni vengono descritti attraverso modelli matematici che ne facilitano l'interpretazione. A questo fine, i metodi più comunemente impiegati sono, le tecniche basate sui Reti Neurali, Simulated Annealing, gli Algoritmi Genetici, la ricerca Tabu, ecc. Questi metodi vanno a determinare i valori ottimali o quasi ottimali dei parametri di un modello costruito a priori. E evidente che in tal caso, si dovrebbe conoscere in anticipo un modello idoneo. Quando ciò non è possibile, il problema deve essere considerato da un altro punto di vista: l'obiettivo è trovare un programma o una rappresentazione matematica che possano risolvere il problema. A questo scopo, la fase di modellazione è svolta automaticamente in funzione di un criterio qualitativo che guida il processo di ricerca. Il tema di ricerca di questa tesi è la programmazione genetica (“Genetic Programming” che chiameremo GP) e le sue applicazioni. La programmazione genetica si può definire come un metodo automatico per la generazione di programmi attraverso una simulazione artificiale dei principi relativi all'evoluzione naturale basata sui contributi originali di Darwin e di Mendel. La programmazione genetica ha dimostrato di essere un potente mezzo per affrontare quei problemi in cui trovare una soluzione e la sua rappresentazione è difficile. Però la sua applicabilità rimane severamente limitata da diversi fattori. In primo luogo, il metodo GP è inerentemente un processo stocastico. Ciò significa che non garantisce che una soluzione soddisfacente sarà trovata alla fine del ciclo evolutivo. In secondo luogo, le prestazioni su un dato problema dipendono fortemente da una vasta gamma di parametri, compresi il numero di variabili impiegate, la quantità di dati per ogni variabile, la dimensione e la composizione della popolazione iniziale, il numero di generazioni e così via. Al contrario, un utente della programmazione genetica ha due aspettative: da una parte, massimizzare la probabilità di ottenere una soluzione accettabile, e dall'altra, minimizzare la quantità di risorse di calcolo per ottenerla. Nella fase iniziale di questo lavoro sono state considerate delle applicazioni particolarmente innovative relative a diversi campi della scienza (informatica e meccanica) che hanno contributo notevolmente all'esperienza acquisita nel campo della programmazione genetica. In questa tesi si propone un nuovo procedimento con lo scopo di migliorare le prestazioni della programmazione genetica in termini di efficienza ed accuratezza. Abbiamo testato il nostro approccio su un ampio insieme di benchmarks in tre domini applicativi diversi. Si propone inoltre una tecnica basata sul GP per la regressione simbolica di data-set multivariati dove il fenomeno di fondo è caratterizzato da una funzione discontinua. Questi contributi cercano di fornire una comprensione migliore degli elementi chiave e dei meccanismi interni che hanno consentito il miglioramento dell'algoritmo originale.XX Ciclo198

Metodologia multi-objetivo para alocação da vazão excedente em bacias hidrográficas.

Esta tese parte do pressuposto de que, à luz da atual gestão dos recursos hídricos no Brasil, os critérios de determinação da vazão máxima outorgável são bastante restritivos, o que provoca descontentamentos e gera conflitos. Além de basear-se em critérios restritivos, a própria variabilidade do clima impõe modificações nas disponibilidades hídricas, de modo que, em períodos de vazões superiores à outorgável, há um excedente de vazão que fica indisponível para a produção de riquezas sociais. Nesta tese argumenta-se que esta vazão excedente pode ser alocada entre os usuários, minimizando os prejuízos decorrentes da não utilização desta. Dessa forma, além de prover um melhor aproveitamento dos recursos hídricos, a alocação de uma parcela variável da disponibilidade hídrica surge como uma estratégia de adaptação à variabilidade climática. Contudo, admite-se que o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para alocação da vazão excedente não é tarefa fácil, posto que é necessário o envolvimento e a integração de inúmeras variáveis e métodos, os quais devem ser estruturados e acoplados em um modelo de otimização apropriado; e é necessária a adoção de uma abordagem multiobjetiva integrada aos instrumentos de gestão dos recursos hídricos, de modo a suprir as lacunas existentes sem violar os critérios e preceitos estabelecidos em lei. Nesta tese é proposta uma metodologia para a otimização da alocação interanual da vazão excedente em uma bacia hidrográfica através de um algoritmo evolucionário multiobjetivo, no qual foram inseridas adaptações e operadores de reprodução específicos para incorporar as restrições do problema e contornar os obstáculos apresentados. Além de considerar diferentes usos, conservativos e de diluição, e de ser intertemporal e integrada, tanto quali-quantitativamente quanto espacialmente na bacia, o algoritmo evolucionário foi desenvolvido com o propósito de ser facilmente acoplado a modelos que representem a modelagem hidrometeorológica da bacia hidrográfica, e ser facilmente adaptável para cenários de racionamento (vazão excedente nula ou negativa). A metodologia foi avaliada na bacia hidrográfica do rio Gramame, no Estado da Paraíba e a análise incluiu a aplicação da metodologia em dois cenários hipotéticos de previsão probabilística de precipitação: acima da média histórica e abaixo da média histórica, o que permitiu avaliar o comportamento do modelo de otimização em situações de alocação da vazão excedente e de racionamento da vazão outorgada. Também foi analisado o comportamento do modelo frente à adoção de estratégias com a flexibilização dos valores de vazão ecológica e da concentração de DBO5 admissível nos corpos receptores da bacia. As propostas de alocação encontradas foram ainda avaliadas quanto a sua robustez frente a mudanças nos valores médios históricos das variáveis hidrológicas da bacia, as quais podem ser provocadas por uma alteração climática ou mesmo ser resultantes das incertezas associadas. Os resultados obtidos indicam boas perspectivas de sucesso da metodologia apresentada, uma vez que, tanto nos cenários de racionamento quanto nos cenários de alocação do excedente, o algoritmo progrediu em direção à Fronteira de Pareto, buscando, nesta fronteira, as regiões de viabilidade, quando existia, ou de menores ocorrências de alarmes.This work assumes that, in Brazil, water rights concession criteria are very restrictive, generating conflicts among users. In addition, the climate variability causes changes in water availability, so that in periods of higher flows, there is an excess discharge that is unavailable for the production of social wealth. This Thesis argues that the discharge surplus could be allocated among users, then minimizing losses due to not using it; the allocation can be defined annually, so that to consider the inter-annual variability of the hydrological variables. The allocation of a variable amount of water availability provides a better utilization of water resources, and is an adaptation strategy to cope with climate variability. However, it is true that the development of a decision support system for allocating the surplus discharge is not simple, because it is necessary the involvement and integration of many variables and methods that must be integrated in an appropriate optimization model. The approach should also be multiobjective and multicriteria and should be integrated with the water resources management law, in order to fill the gaps without violating the existing rules. Thus a methodology is proposed for optimizing the allocation of surplus discharge in a basin through a multiobjective evolutionary algorithm in which adaptations and reproduction operators were inserted to incorporate the specific constraints of the problem and overcome the obstacles presented. In addition this evolutionary algorithm was developed in order to be easily coupled to other models and be easily adaptable to scenarios of rationing (zero or negative surplus discharge). The methodology was evaluated in the Gramame river basin, in the state of Paraiba, which is already presenting evidence of greater demands than availability. The analysis included two hypothetical scenarios of probabilistic forecasts of precipitation: one above-normal forecast and one below-normal forecast; they allowed the assessment of the behavior of the optimization model in situations of allocating the surplus discharge as well as rationing when necessary. We also analyzed the behavior of the model with the adoption of management strategies with the flexibility of environmental flow values and allowable BOD concentration. The robustness of the allocation strategies were evaluated against changes in historical hydrological variables, which may be caused by climate change or even be the result of uncertainties. The results show that the algorithm proved to be adequate, presenting convergence for the most viable regions of Pareto Front.CNP