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Sistemas computacionais têm tido aplicação crescente na construção de sistemas para o setor agrícola; contudo, o trabalho de projeto desse tipo de sistemas tem-se tornado mais complexo devido à necessidade de se estabelecer cooperação entre componentes que não possuem uma interface comum e/ou construídos com tecnologias diferentes (heterogêneos); deste modo, os componentes são, geralmente, validados em separado e a observação do funcionamento do sistema completo ocorre somente nos testes com o uso de protótipos, retardando a identificação de problemas e gerando custos em tempo e recursos. O uso da simulação pode contribuir com a antecipação de experiências que permitam observar o comportamento da cooperação entre os componentes do sistema, com o objetivo de reduzir o tempo e o custo geral do projeto. Através de um sistema eletrônico de supervisão de plantio (SEP) como estudo de caso, o artigo apresenta o uso do DCB (Distributed Cosimulation Backbone) como ferramenta de modelagem e simulação de sistemas voltados para a agricultura de precisão para reduzir tempo e custos de projeto.

Arquiteturas distribuídas para modelagem e simulação podem escalar a execução de modelos grandes e complexos. Essas arquiteturas freqüentemente utilizam estratégias de ponto de verificação para garantir a execução de componentes síncronos e assíncronos. No entanto, a evitação completa de pontos de verificação inúteis é impraticável e pode reduzir drasticamente o desempenho da simulação. Neste artigo, apresentamos um conjunto de métricas para identificar pontos de verificação inúteis em tempo de execução. Além disso, estendemos uma decisão probabilística que emprega nossas métricas propostas para criar apenas pontos de verificação com alta probabilidade de serem carregados por operações de reversão. O método identifica pontos de verificação inconsistentes com base nos padrões de comunicação e na granularidade dos eventos desde a última reversão. Os resultados mostraram que as métricas propostas permitem reduzir o número de pontos de verificação inúteis sem impactos negativos no desempenho da simulação e supera as estratégias probabilísticas tradicionais em termos de tempo de reversão.

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One of the essential aspects of distributed simulations is to order events according to a causal consistency model. However, traditional approaches are costly in terms of processing to ensure causality. A promising approach to order events is using a hybrid synchronization approach, where processes can alter dynamically between optimistic and conservative approaches. Unfortunately, synchronizing processes running a hybrid synchronization is a complex problem. In this work, we discuss a multi-objective scheduling of hybrid synchronization messages problem. Beyond that, we propose using a scheduling algorithm and describe how to integrate the algorithm in an existing distributed simulator. Finally, we propose a preliminary analysis of our algorithm regarding work done and the number of messages.