A software architecture for multi-modeling and discrete event simulation of natural complex systems
Une architecture logicielle pour la multi-modélisation et la simulation à évènements discrets de systèmes naturels complexes
Résumé
Computer models are essential as tool to study the behavior of complex natural systems. Speci c models of parts of the system are often build by domain specialists and the diversity of techniques that they use makes the resulted models hardly compatibles. Nevertheless, to be able to study the entireness of a system, it is necessary to gather all speci c models in a multi-model. Therefore it exists a strong need for a multi-modeling software approach, and for modeling techniques adapted to study natural systems. Our work propose a contribution for such approach.We have used object oriented analysis to determine the appropriate components of a software architecture, or framework, that reaches this goal. From a formal perspective, we are using DEVS (Discrete EVent System speci cation) formalism as a unifying formalism to ensure models compatibility. The originality of our framework is the explicit separation of the technique speci c modules and the core modules. This separation ensure that whatever the technique used, each model will share a minimum set of properties that is suf cient to enable coupling. Three speci c techniques as been added to the framework. The rst one, Feedback-DEVS is focused on self-learning models ; the second, cellular automata, enable to study spatially explicit models ; the third, Vector-DEVS, is an original technique that permits to study the evolution of the interface of a phenomenon on vector maps. For each of the techniques we have provided the formal speci cation as well as the object oriented analysis of the resulted modules. Finally, we have implemented a software based on this framework, JDEVS and performed three experimentation to validate our approach.
La modélisation informatique est un outil essentiel à l'étude de systèmes naturels complexes. Les modèles sont souvent construits par des spécialistes et la diversité des techniques de conception utilisées, les rendent dif cilement compatibles. Or, pour pouvoir étudier un système dans sa globalité, il est nécessaire d'agréger ces modèles en un multi-modèles. Il existe donc un besoin agrant d'approche logicielle, en matière de conception de multi-modèles, ainsi qu'un besoin connexe de techniques adaptées à l'étude de systèmes naturels. Notre travail apporte une contribution à la dé nition d'une telle approche. Nous nous appuyons sur l'analyse orientée objet pour déterminer les composés nécessaires d'une architecture logicielle, ou cadriciel, pouvant atteindre ce but. D'un point de vue formel nous utilisons le formalisme DEVS (Discrete EVent System speci cation) comme base uni catrice assurant la compatibilité des modèles. L'originalité de l'approche consiste à séparer toute technique de modélisation spéci que des composés de base. Chaque modèle créé partage ainsi un ensemble minimal de propriétés quelle que soit la technique utilisée. Trois techniques spéci ques d'étude de systèmes naturels ont été intégrées. La première, Feedback-DEVS s'intéresse aux modèles auto-apprenants ; la seconde, par automates cellulaires permet d'étudier la dynamique de systèmes spatialisés ; la troisième, Vector-DEVS, est une méthode originale d'étude de phénomènes à propagation d'interface sur cartes vectorielles. Pour chaque technique nous avons détaillé la spéci cation formelle et l'analyse objet. L'approche a été ensuite mise en pratique par l'implémentation du cadriciel, JDEVS et validée par trois expérimentations
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