No sentido de dar prosseguimento a esta linha de trabalho, alguns temas para inves-tigações futuras podem ser destacados.
Em princípio, a otimização do cálculo da cobertura e da estimativa utilizando al-goritmos genéticos e alal-goritmos genéticos híbridos podem ser temas interessantes para trabalhos futuros. Entretanto, os algoritmos genéticos em geral possuem a característica de obter melhor desempenho relativo em problemas intrinsecamente desestruturados, onde não é possível o desenvolvimento de algoritmos especialistas com eficiência razoável e onde os espaços de buscas são grandes o suficiente para desestimular o uso de algoritmos de busca exaustiva. Por outro lado, para problemas que possuem algoritmos especialistas
eficientes, tais como os apresentados neste trabalho, os algoritmos genéticos dificilmente conseguem obter resultados satisfatórios.
Outra sugestão para pesquisas futuras está relacionada a integração da redução de supervisores com técnicas de transcrição da lógica de controle de supervisores para lin-guagem de programação, objetivando a implementação em controladores discretos tipo CLP ou microcontroladores. Para tal, é necessária primeiramente a consolidação de uma metodologia de transcrição, considerando que existem várias abordagens sendo desenvol-vidas nesta área, tais como (DEQUEIROZ e CURY, 2002b), (FABIAN e HELLGREN, 1998) e (LEDUC, 1996).
Finalmente, o desenvolvimento e implementação de uma ferramenta integrada para o controle supervisório de SEDs que supere as limitações relativas ao tamanho dos siste-mas, encontradas na biblioteca de funções Grail. Essas limitações ficaram evidentes nos ensaios de redução dos supervisores modulares e no do supervisor monolítico ilustrados na Seção 5.1.10. Sobre este assunto, é apresentado por BUCHHOLZ e KEMPER (2002) um trabalho que trata da representação eficiente de autômatos, que no caso do controle supervisório de SEDs, possibilitaria a manipulação de sistemas de grande porte.
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