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Une architecture logicielle pour la multi-modélisation et la simulation à événements discrets de systèmes naturels complexes Jean-Baptiste Filippi Décembre.

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Présentation au sujet: "Une architecture logicielle pour la multi-modélisation et la simulation à événements discrets de systèmes naturels complexes Jean-Baptiste Filippi Décembre."— Transcription de la présentation:

1 Une architecture logicielle pour la multi-modélisation et la simulation à événements discrets de systèmes naturels complexes Jean-Baptiste Filippi Décembre 2003 Université de Corse

2 Glossaire Architecture logicielle Structure dun ensemble déléments de conception et dimplémentation qui sorganisent pour former une base réutilisable destinée à créer une application spécifique Cadriciel Glossaire

3 Paradigme Représentation du monde, manière de voir les choses. Le paradigme de modélisation est la métaphore informatique que le modélisateur emploie pour conceptualiser un système. Glossaire

4 Formalisme Ensemble de structure et de grammaires mathématiques permettant dexprimer un paradigme. Glossaire

5 Technique de modélisation et simulation Ensemble des méthode informatique logicielles permettant dimplémenter et de simuler un modèle suivant un formalisme. Glossaire

6 Multi-modélisation Modélisation utilisant simultanément plusieurs techniques différentes

7 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Problématique

8 Problématique générale Modélisation de systèmes naturels 95% Système Spécialiste 2 Écologue Spécialiste 1 Hydrologue Paradigmes spécifiques Outils informatiques spécifiques Diagrammes de blocs Équations différentielles Réseaux de Neurones Automates Cellulaires Multi-Agents Systèmes dInformation Géographiques

9 Problématique générale Définition du problème Choix du paradigme Choix de lenvironnement Implémentation Validation Outils existants Spécialiste Informaticien Spécification formelle Élaboration dun modèle Selon paradigme Technique Modèles peu compatibles 95%

10 Problématique générale Besoins identifiés 95% Composer des modèles hétérogènes Multi-modélisation Approche logicielle ouverte Interface avec des outils adaptés S.I.G. Cadriciel, Utilisation dUML Intégration des techniques appropriées aux thématiques du laboratoire Diagrammes de blocs Réseaux de Neurones Automates Cellulaires Nouvelles techniques ?

11 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Bases de lapproche 95%

12 Bases de lapproche Multi-modélisation - Co-simulation Modèle A. Formalisme A Modèle B. Formalisme B Modèle C. Formalisme C Modèle A. Modèle B. Modèle C. Multi-Modèles 0% Validité formelle des composition ? Approche retenue dans High Level Architecture Connexion uniquement par passage de valeurs

13 Bases de lapproche Multi-modélisation - Transformation Modèle A. Modèle B. Modèle C. Multi-Modèle 2% Meta-modèle AMeta-modèle BMeta-modèle C Modèle A. Formalisme A Modèle B. Formalisme B Modèle C. Formalisme CMeta-modèle X Formalisme X Meta-Meta-modèle Modèle A.Modèle B.Modèle C. Transformation Approche existante dans Atom3 Nécessité de définition de meta et meta-meta modèles Possibilité détude analytique des modèles

14 Bases de lapproche Multi-modélisation - Super formalisme Modèle A. Formalisme A Modèle B. Formalisme B Modèle C. Formalisme CSuper Formalisme Modèle A. Modèle B Modèle C. Multi-Modèles 4% Composition de modèles valides Besoin de super-formalisme Possibilité détude analytique des modèles

15 Bases de lapproche Environnement existant 6% Approche multivue Hiérarchie dabstraction Hierarche temporelle Hiérarchie de description Base formelle pour une approche logicielle

16 Bases de lapproche Formalisme unificateur : DEVS DEVS Formalisme très proche de la théorie générale des systèmes Nombreux paradigmes déjà adaptés 8% En cours de standardisation, communauté active Formalisme utilisé dans lapproche multivue Modèles directement simulables

17 Couplé A Atom 1Atom 2 Couplé B Bases de lapproche Formalisme unificateur : DEVS 10% Atom 4Atom 3 Couplé 2 Construction HiérarchiqueArbre de simulation Root Coordinateur A Simulateur 1 Coordinateur B Simulateur 2 Simulateur 3 Simulateur 4

18 Bases de lapproche Formalisme unificateur : DEVS - modélisation 10% Ensemble dentréeLiaisons dentréesEnsemble de sortieLiaisons de sortiesLiens internesIndex des modèles compositesEnsemble des modèles compositesFonction de transition interneEnsemble dentréeEnsemble de sortieFonction de transition externeFonction de sortieEnsemble des étatsDurée de létat Modèles atomiques Modèles couplés

19 Bases de lapproche Formalisme unificateur : DEVS - simulation S S1 S 12%

20 Bases de lapproche Démarche Choix dun formalisme unificateur Étude des approches existantes Choix des techniques à intégrer Implémentation JDEVS Publication du logiciel Spécification du cadriciel Assure la cohérence des futurs modèles Identifie les modules Principaux du cadriciel Analyse comment réaliser ces modules Paradigme les plus utiles en modélisation de systèmes naturels Proposer un logiciel basé sur ce cadriciel Obtenir lévaluation du logiciel Choix dun formalisme unificateur 14%

21 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Existant 16%

22 Logiciels basés sur DEVS Existant DEVSJAVA C ollaborative D EVS M odeller Moose Atom3 Cell DEVS Séparation explicite entre interface graphique et librairie de simulation Utilisation de bibliothèques de modèles, ajout de méthodes via librairie C++ Meta-grammaire Transformation de graphes DEVS unificateur Automates cellulaires Syntaxe simplifiée 18%

23 Logiciels de modélisation environnementale Existant SWARM Tarsier ECLPSS VLE Cormas Réutilisation de modèles Bibliothèque de composants Plusieurs cadres expérimentaux Intégration totale au SIG Séparation simulation/stockage Analyse/Visualisation Utilisation de Java, Parallélisme des calculs Multi-échelles Agents réactifs Bibliothèque de fonctions Séparation simulation/analyse Multi-agent/automate cellulaires Séparation en modules modélisation simulation et observation 20%

24 Conclusions Existant Utilisation dun formalisme unificateur. Traitement/analyse de données : SIG. Architecture modulaire, modélisation, simulation, stockage et expérimentation. Utilisation de bibliothèques. Cadres dexpérimentation souples pour plusieurs utilisateurs cibles. Intégration multi-agent/ réactifs / situés ? 22%

25 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Le cadriciel 24%

26 Le cadriciel Méthode généraux Découpage sous forme de Packages Utilisation de Patrons de Conception Méthodologie UML Publication en GPL sur le web Implémentation pour test Outils de Conception Outils de Validation Présentation en congrès 26%

27 Le cadriciel Cas dutilisations Bibliothécaire Modélisateurs Constructeur dapplication Spécialiste Utilisateur de modèles Construit lenvironnement Construit les modèles Conçoit et valide les modèles Utilise les modèles / Simule Stocke les modèles validés 28%

28 Le cadriciel Architecture globale Interface graphique de modélisation Stockage de modèles Cadres expérimentaux Simulation Technique X Access 30%

29 Le cadriciel Interface graphique Application Espace de travail ComposantPanneau de contrôle Interface Graphique Technique de modélisation X Access Composant X Espace de travail X Panneau X 32%

30 Stockage Le cadriciel Stockage Access Loader Parser de modèle Nœud-modèle XML DEVS Document Builder Connecteur HMLib 34% Technique de modélisation X Access Nœud X

31 Le cadriciel Moteur de simulation 36% Processeur Simulateur Root Coordinateur Simulation Vecteur évènement Évènement Modélisation Modèle AtomiqueCouplé CouplagePort Vecteur message Message

32 Le cadriciel Cadres expérimentaux Contrôleur Espace-Simulation Composant-ProcesseurContrôle ApplicationApplet Logger Cadres Expérimentaux 38% Technique X Access Contrôle X Espace-Simulation X

33 Le cadriciel Modules techniques spécifiques – Classic DEVS 40% Classic DEVS Access GetSimulationComponent() GetControlComponent() GetCompositionModel() GetNode() GetParser() Stockage Parser-modèle-diagrammeNoeud-modèle-composition Contrôle Composant Coordinateur Cadres Expérimentaux Composant-modèle-composition Interface Graphique

34 Le cadriciel Modules techniques spécifiques – Format de fichier 40% Adapté aux modèles hierarchiques Structures dans modèles couplés Liens URI vers les versions sérialisées des atomiques dans HmLib Standard DEVS ? XML

35 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Techniques ajoutées 42%

36 Techniques ajoutées Feedback-DEVS – Buts recherchés 44% Possibilité de création de modèles empiriques Intégration de modèles de régression, réseau de neurones (perceptron multicouche). Prise en compte de changement comportementaux non prévus en cours de simulation Adapté de F-DEVS (E. Kofman). Feedback-DEVS

37 Techniques ajoutées Feedback-DEVS - Spécification 46% Fonction de transition interneEnsemble dentréeEnsemble de sortieFonction de transition externeFonction de sortieEnsemble des étatsDurée de létat Modèles Feedback Fonction de réaction Xf = Xs U X avec Xs entrées standards et X entrées feedback S = Ss U S avec Ss états standards et S états que le modèle pourrait atteindre en réaction à un feedback peut aussi ne modifier que les paramètres des états

38 infini Techniques ajoutées Feedback-DEVS - Exemple 46% Comparateur Système X Xs Fonction de sortie : Si Humide alors Débit = 5 Pendant P/10 État : Sec Y Précipitation : P = 100L 5 5 X Erreur = 5 T = 0T = 5 20 État : Humide T = État : sec 105infini

39 Techniques ajoutées Feedback-DEVS – Intégration logicielle 46% Feedback DEVS Composant Feedback Nœud Feedback Modèle Feedback Parser FeedbackContrôle Feedback Simulateur Feedback Acces Stockage Parser modèleNœud modèle Contrôle Cadres Expérimentaux Composant-modèle Interface Graphique Modèle atomiqueSimulateur Simulation Modélisation Moteur DEVS

40 Techniques ajoutées Automates Cellulaires – Buts recherchés 48% Prise en en compte de dynamique spatiale Paradigme très utilisé dans le domaine de lécologie et de la physique Particulièrement adapté à un couplage avec SIG sur cartes matricielles Méthodologie Cell-DEVS (Wainer) existante Automates Cellulaires

41 Techniques ajoutées Automates Cellulaires – Spécification 48%

42 Techniques ajoutées Automates Cellulaires – Exemple 48%

43 Techniques ajoutées Automates Cellulaires – Intégration aux SIG 50% Liste dévènements Recomposition de cartes Extraction de cartes

44 Techniques ajoutées Vector-DEVS – Buts recherchés 52% Étude de phénomène à interface (frontière) Évolution de linterface calculé uniquement lorsque nécessaire (événements discrets) Peut réduire les calculs (espace non discret) Permets la simulation à plus grande échelle Adapté de la méthode de « Front tracking » Spécification grâce à DS-DEVS (Barros) Vector-DEVS

45 Techniques ajoutées Vector-DEVS – Algorithme 54% Collision externe : Décomposition Distance limite : Auto décomposition Collision interne : Recomposition Répéter tant que T < Tfin T = Prochaine collision

46 Techniques ajoutées Vector-DEVS – Spécification Tsuivant [AB] = distance x vitesse [AB] A B x 54% Un composant de base Représentant un point générique dune interface Agent géographique Vitesse Direction Position Forme dun phénomène constituée dun ensemble dagents Gestionnaire de forme Intersection Décomposition

47 Techniques ajoutées Vector-DEVS – Exemple 58%

48 Techniques ajoutées Vector-DEVS – Spécification 54% Structure de Forme dynamique Utilisation de Dynamic Structure DEVS (Barros) Couplages internes gérées par un modèle atomique particulier : exécutif Chaque agent est un modèle atomique Gestionnaire de Forme est un réseau DSDEVS Lexécutif détecte les collisions internes et effectue les changement de structures

49 Techniques ajoutées Vector-DEVS – Spécification 54%

50 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Implémentation 60%

51 Implémentation JDEVS – Architecture 62% Architecture Stockage Interface SIG Interface graphique Moteur de simulation Cadres expérimentaux

52 Implémentation JDEVS – Interface Graphique 64% BibliothèqueModélisation Propriétés du modèle Contrôle de simulation Résultats de simulation

53 Implémentation JDEVS – Modèles atomiques 70% Génération de CodeAjout de ports et propriétés Nouveau modèle atomique

54 Implémentation JDEVS – Modèles atomiques 70% Code généré

55 Implémentation JDEVS – Modèles couplés 70% Ajout de ports et propriétés Nouveau modèle Couplé

56 Implémentation JDEVS – Bibliothèque 70% Chef modélisateur compose le modèle final à partir de composants réutilisables Modélisateur 1 Modélisateur 2 Spécialiste Physicien Mathématicien Économiste ….

57 Implémentation JDEVS – Simulation 70% Lancement de la simulation Événements dentrée Chargement des événements Sorties de simulation Contrôle État de la simulation

58 Implémentation JDEVS – Cadres expérimentaux 74% Applets de simulation 3D, Facilite la publication de modèles Améliore impact Intégré à linterface graphique Application de simulation de sur grilles / couplage SIG

59 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Perspectives Modèles 76%

60 Modèles Système ferme Photo Voltaïque Dimensionnement, prévision et contrôle des systèmes énergétiques à sources renouvelables Source de production interchangeable batterie Production 78% ferme Photo Voltaïque

61 Modèles Système ferme Photo Voltaïque – Modèle dans JDEVS 80% Batterie : réservoir dénergie Modèle Feedback- DEVS de vieillissement Perceptron multicouche à rétro propagation du gradient

62 Modèles Système ferme Photo Voltaïque - Résultats 82%

63 Modèles Mouche des Fruits 84% Cycle de développement

64 Modèles Mouche des Fruits Comportement défini par un ingénieur agronome Étude de propagation de la mouche en vue de lâcher de males stériles Utilisation du SIG pour identifier les cultures Simulation sur n'importe quelle zone 86%

65 Modèles Polluants 88%

66 Modèles Polluants 90%

67 Modèles Polluants 92%

68 Modèles Polluants 94%

69 Sommaire Problématique Bases de lapproche Existant Le cadriciel Techniques ajoutées Implémentation Modèles Conclusion 96%

70 Conclusion Synthèse 98%

71 Conclusion Critiques 98%

72 Conclusion Perspectives Implémentation et tests de Vector-DEVS Réalisation de plus d'études pour faire évoluer loutil Intégrer le paradigme multi-agent Développement de simulation plus rapides (parallèle-DEVS ?) Capteurs DEVS pour la capture dinformation et la simulation temps réel. 100%


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