Modelagem de processos baseados em restrições: uma
comparação entre abordagens declarativas
Sauro Schaidt, Gustavo Dering Barddal, Eduardo Alves Portela Santos, Agnelo Denis Vieira, Eduardo de Freitas Rocha Loures
PPGEPS e PPGTS – Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) Escola Politécnica - 80.215-901 – Curitiba – PR – Brasil.
gustavo.barddal, eduardo.portela, agnelo.vieira, eduardo.loures, sauro.schaidt}@pucpr.br
Abstract. Constraints based processes are modeled from a set of rules that restrain their behavior to certain limits. The appropriate way to model such processes is by declarative languages. Any language, ultimately, can be converted in an automaton describing the allowed events sequences of a process. The goal of this paper is to start a comparing between the automata generated by three declarative languages: Declare, DCRGraphs and Supervisory Control Theory (SCT). The comparing has been done from an oncology treatment process modeling using the three approaches.
Resumo. Processos baseados em restrições são modelados a partir de um conjunto de regras que restringem o seu comportamento a certos limites. A forma adequada de modelar tais processos é através de linguagens declarativas. Qualquer linguagem, em última análise, pode ser convertida em um autômato que descreve as sequencias de eventos permitidas de um processo. O objetivo deste artigo é iniciar uma comparação entre os autômatos gerados por três linguagens declarativas: Declare, DCRGraphs e Teoria de Controle de Supervisório (TCS). Esta comparação foi realizada a partir da modelagem de um processo de tratamento oncológico com cada uma das três abordagens.
1. Introdução
Dentre os diversos tipos de processos de negócio, dois são de particular interesse neste artigo: os processos denominados fortemente estruturados (ou repetitivos) e os processos baseados em conhecimento [Reichert et al. 2012]. Os processos baseados em conhecimento podem ser ainda classificados em processos baseados em restrições e processos baseados em dados. Processos fortemente estruturados são caracterizados pela estruturação rígida da ordem entre as suas atividades com poucas alternativas de execução para o usuário final, enquanto processos baseados em conhecimento são caracterizados pela influência do usuário na determinação da sequência adequada do processo [Van Der Aalst et. al 2009].
Os modelos imperativos são associados aos processos fortemente estruturados e os modelos declarativos são associados aos processos baseados em conhecimento [Reichert et al. 2012] [Pesic 2008] [Fahland et. al 2009, 2010]. Modelos imperativos impõem uma ordem rígida entre as atividades enquanto modelos declarativos permitem especificar
poucas regras entre as atividades [Pesic 2008]. Como exemplos de modelos imperativos na representação de processos de negócio destacam-se o BPMN e as Redes de Petri [Reichert et al. 2012]. Como exemplos de modelos declarativos destacam-se o DECLARE [Pesic et. al. 2007], a Teoria de Controle Supervisório (TCS) [Ramadge et al. 1987, 1989], o Dynamic Condition Response Graphs (DCRGraphs) [Hildebrandt et al. 2011, 2012] entre outros.
Este artigo apresenta os resultados preliminares de um projeto de pesquisa que investiga diferentes abordagens para modelagem de processos baseados em restrições. Em particular, pretende-se comparar as linguagens admissíveis que descrevem as sequencias de eventos que um processo pode executar empregando três abordagens distintas, (DCRGraphs, Declare e TCS) na modelagem de um mesmo processo. As sequencias de eventos são representadas por autômatos de forma que o objetivo da comparação é identificar se os autômatos gerados por DCRGraphs, Declare e TCS possuem alguma similaridade. Considerada a importância de linguagens declarativas e processos baseados em restrições, a importância de tal estudo está no fato de tentar evidenciar aspectos em comum entre as abordagens escolhidas, suas características e inter-relações. A comparação das linguagens admissíveis visa estabelecer o grau de flexibilidade das linguagens declarativas correspondentes. Pretende-se verificar se existe sequência de eventos permitida em uma linguagem e não permitida em outra. Dessa forma, para um mesmo conjunto de restrições, é possível que uma linguagem seja mais restritiva (menos flexível) que outra.
2. Exemplo de aplicação
O processo escolhido para análise corresponde a um processo de tratamento oncológico hospitalar [Hildebrandt et al. 2011]. As Tabelas 1 e 2 apresentam respectivamente as três atividades que constituem o processo e as quatro restrições impostas ao mesmo. O médico deve preencher e assinar a prescrição médica enquanto o enfermeiro é responsável por ministrar a medicação prescrita pelo médico e estas ações devem ocorrer obedecendo algumas restrições de ordem.
3. Modelagem utilizando Declare, DCRGraphs e TCS
A seguir será apresentada a modelagem do processo de tratamento de acordo com os três modelos citados anteriormente.
3.1. Declare
Declare é um sistema de modelagem e execução de processos baseados em restrições [Pesic et. al. 2008]. Utiliza a Lógica Linear Temporal (LTL) para representar as restrições. Declare oferece um conjunto com mais de 20 modelos de restrições. Os modelos gráficos de atividades e restrições do Declare são convertidos em autômatos para suporte a execução e verificação do processo (conflito, bloqueio, atividades mortas) [Pesic et. al. 2007][Pesic 2008].
A Figura 1 apresenta o processo de tratamento oncológico hospitalar modelado no Declare. Para modelar as quatro restrições do processo foram utilizados dois modelos de restrições disponíveis: precedence(a,b) e reponse(a,b). O modelo precedence(a,b) estabelece que todas as instâncias de execução de b só poderão ocorrer depois que a
tiver sido executado pelo menos uma vez [Pesic 2008] – este modelo foi usado para modelar as restrições R1 = precedence(a1,a2) e R4 = precedente(a2, a3).
Tabela 1. Atividades do processo de tratamento oncológico
Nome Descrição
a1 prescrever medicação Registrar no histórico do paciente quais medicamentos devem ser ministrados a ele.
a2 assinar prescrição Assinar as prescrições já emitidas.
a3 dar medicação Medicar o paciente de acordo com a prescrição emitida e assinada pelo médico.
Tabela 2. Restrições do processo de tratamento oncológico
Nome Descrição
R1 prescrever medicação (a1) deve ser executada antes que assinar prescrição (a2) seja executada.
R2 prescrever medicação (a1) não precisa ser executada, mas se prescrever medicação (a1) for executada então assinar prescrição (a2) deve ser executada. R3 prescrever medicação (a1) não precisa ser executada, mas se prescrever
medicação (a1) for executada então dar medicação (a3) deve ser executada R4 assinar prescrição (a2) deve ser executada antes que dar medicação (a3) seja
executada
Figura 1. Processo de tratamento oncológico modelado no Declare
O modelo response(a,b) estabelece que a não precisa ser executada, mas se ocorrer uma sequência de uma ou mais execuções de a então b deve ser executada depois, pelo menos uma vez [Pesic 2008] - este modelo foi usado para modelar as restrições R2 = response(a1, a2) e R3 = response(a1, a3). Cada atividade no Declare é composta de três eventos: iniciar (si), completar (ci) e cancelar (xi). Assim, uma atividade a1 terá os eventos s1, c1 e x1. A Figura 2 apresenta o autômato gerado por Declare, para a modelagem apresentada na Figura 1, com as transições rotuladas com os eventos do processo. A linguagem reconhecida deste autômato engloba as sequencias de eventos que levam a um estado marcado (1 e 6). As sequencias que levam ao estado não co-acessivel 2 representam sequencias que violam as restrições, por exemplo, a sequencias s1.s2 e s1.c1.s3 levam ao estado 2 e portanto violam as restrições.
3.2. DCRGraphs
No modelo DCRGraphs cada atividade é uma unidade atômica de forma que a sua execução é representada por um único evento com significado equivalente a sua
finalização. As restrições impostas ao processo são representadas por relações sobre o conjunto de eventos [Hildebrandt et al. 2011, 2012]. A Figura 3 apresenta o processo de tratamento oncológico hospitalar modelado no ambiente Process Model [Hildebrandt et al. 2011]. A restrição R1 é modelada usando a operação causalidade(a1,a2) que especifica que a deve preceder b; R2 é modelada usando a operação resposta(a1,a2) que especifica que se a é executada então b deve ser executada; R3 foi modelada usando a operação resposta(a1,a3), e R4 foi modelada usando a operação causalidade(a2,a3).
Figura 2. Autômato gerado por Declare
Os autômatos gerados por DCRGraph possuem transições cujos rótulos são o próprio nome da atividade [Hildebrandt et al. 2011]. Isso significa que a ocorrência de uma transição em um autômato gerado pelo DCRGraph é equivalente a execução completa de uma atividade ai, o que por sua vez é equivalente a ocorrência do evento completar
(ci) da mesma atividades ai quando modelada no Declare. Como há equivalência entre
as nomenclaturas e por questão de padronização, adotamos a nomenclatura ci para
rotular os eventos dos autômatos gerados pelo DCRGraphs. A Figura 4 apresenta o autômato gerado por DCRGraphs para a modelagem apresentada na Figura 3. Portanto, para sair do estado s0 e atingir o estado s1, é necessário que ocorra o evento c1, ou seja, que a atividade a1 seja completada. O mesmo raciocínio serve para as demais transições. A linguagem reconhecida deste autômato engloba as sequencias de eventos que levam a um estado marcado (s0 e s4), que correspondem aquelas sequencias que não violam as restrições impostas.
3.3. Teoria de Controle Supervisório
A Teoria de Controle Supervisório (TCS) foi desenvolvida como uma metodologia formal para a síntese automática de controladores para sistemas a eventos discretos (SED). Nesta teoria supõe-se que um conjunto de atividades tem um comportamento que possa violar restrições do sistema, de forma que o comportamento do sistema deve ser modificado através de um agente de controle denominado supervisor. O supervisor mapeia a sequência de eventos que ocorreram no processo e atua sobre o conjunto de atividades impedindo a execução de eventos a fim de que o sistema não viole as restrições impostas [Ramadge et al. 1987, 1989]. Para aplicar a TCS na modelagem de processos baseados em restrições é necessário obter dois modelos: o modelo das atividades que constituem o processo (G) e o modelo das especificações que restringem o comportametno do mesmo (E) [Ramadge et al. 1989] [Schaidt et al. 2013]. Cada
atividade pode ser representada por um autômato de dois estados: o estado "1" representa que a atividade está sendo executada e "0" a atividade está aguadando a entrada de uma instância (inativa). A Figura 5 apresenta o autômato que representa uma atividade, onde i é um subíndice que identifica a atividade em questão. Os eventos apresentam o seguinte siginificado: si - início da atividade, ci - conclusão da atividade, xi - cancelamento da atividade. A TCS estabelece o conceito de controlabilidade de eventos. Um evento é controlável se sua ocorrrência pode ser impedida pelo supervisor, e não-controlável em caso contrário. Considera-se controlável apenas o evento si.
Figura 3. Processo de tratamento oncológico modelado no DCRGraph
Figura 4. Autômato gerado por DCRGraph
Figura 5. Autômato que representa a atividade ti
Cada uma das três atividades, a1, a2 e a3 do processo de tratamento oncológico é representada por um autômato correspondente. Para a construção dos autômatos utilizou-se o software IDES [Rudie 2006]. A Figura 6 apresenta os autômatos das atividades. O produto síncrono calculado através do IDES gerou o autômato G com 8 estados e 24 transições. Cada restrição deve ser representada por um autômato [Santos et al. 2012] [Schaidt et al. 2013]. A Figura 7 apresenta os autômatos de cada uma das quatro restrições e o produto síncrono entre estas denominado R.
Figura 7. Autômatos das restrições e produto síncrono correspondente
4. Comparação de resultados
O comportamento apresentado pelo processo quando submetido a um conjunto de restrições corresponde a uma linguagem regular que por sua vez pode ser representada através de autômato [Hopcroft et al. 2002]. Neste artigo, a comparação do comportamento do processo quando modelado segundo as diferentes abordagens foi realizada através da comparação dos respectivos autômatos gerados. Os autômatos analisados foram o da Figura 2 (Declare), da Figura 4 (DCRGraphs) e o autômato R da Figura 7 (TCS).
Sobre a linguagem representada pelo autômato Declare foi realizada a operação de projeção sobre o alfabeto {c1, c2, c3} com o objetivo de excluir as possíveis sequências de eventos constituídas por eventos em {s1, x1, s2, x2, s3, x3} preservando, contudo, as sequências constituídas por eventos em {c1, c2, c3}. Esta operação é necessária para poder comparar o resultado obtido com o Declare e o DCRGraphs, pois neste último o modelo do processo considera apenas os eventos {c1, c2, c3}. O resultado desta operação é representado pelo autômato P_Declare (Figura 8). Deste autômato foram excluídos os estados que não são co-acessíveis [Hopcroft et al. 2002]. Estados que não são co-acessíveis (a partir dos quais não é possível atingir um estado marcado) representam uma situação de bloqueio do sistema. Durante a execução do processo o sistema computacional Declare impede a ocorrência de eventos que conduzam a tais estados, desta forma a representação dos mesmos é desnecessária. O resultado desta operação resulta no autômato TP_Declare (Figura 8).
A Teoria de linguagens e autômatos estabelece que dois autômatos são equivalentes quando reconhecem a mesma linguagem e que existe uma representação única para tais autômatos que emprega um número mínimo de estados. Este é denominado autômato mínimo. Sobre o autômato TP_Declare foi realiza a operação de minimização resultando no próprio autômato. Sobre o autômato DCRGraphs foi realizada a operação de minimização resultando no autômato M_DCRGraphs (Figura 9).
Figura 8. Autômatos P_Declare e TP_Declare
Figura 9. Autômato M_DCRGraphs
Analisando os autômatos TP_Declare, M_DCRGraphs e TCS (autômato R da Figura 7) concluímos que eles são isomorfos e que portanto reconhecem a mesma linguagem. O autômato TCS utilizado é o produto síncrono das restrições apresentadas na Figura 7, o que nos permite concluir que, para este caso em particular, podemos utilizar tanto o autômato TP_Declare como o autômato M_DCRGraphs como especificação para sintetizar o autômato do supervisor na abordagem TCS. Esta análise, no entanto, ainda não pode ser generalizada para todos os modelos de processos por não termos uma comprovação formal de que tal equivalência é válida para o caso geral.
5. Conclusão e trabalhos futuros
O presente artigo apresenta a modelagem de um processo de tratamento oncológico usando três abordagens distintas, Declare/LTL, DCRGraphs e TCS, a fim de comparar os autômatos gerados. Os resultados apontaram que, especificamente para o caso do processo de tratamento oncológico, aplicando um conjunto de operações conhecidas sobre os autômatos Declare e sobre o autômato DCRGraphs, obtém-se um autômato igual ao produto síncrono das restrições na abordagem TCS. Este resultado não deve ser generalizado ainda, dependendo de futuro estudo para se compreender se tal generalização pode ser feita ou não. Se tal generalização for possível, então pode haver uma equivalência entre estas três abordagens e isso deve conduzir a um estudo mais avançado para verificar se, de fato, há ou não diferenças no poder de representação ou de execução de cada uma.
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