Projet de génie logiciel

Présentation au sujet: "Projet de génie logiciel"— Transcription de la présentation:

1 Projet de génie logiciel
Interprêteur de règles du jeu de la vie, Simulation d'un automate cellulaire par Guillain Merle Jeudi 15 mai 2008

2 Plan de la présentation
Rappel sur les automates Objectif du projet Architecture du système Interprêtation de règles Exemple d'utilisation Conclusion

3 Rappel sur les automates
Un automate a un état et une fonction de transition faisant passer l'automate à un nouvel état Etat Fonction de transition Un automate cellulaire est un cas particulier où l'état est une grille de sous-états. Nous parlerons d'algorithme d'évolution plutôt que de fonction de transition Algorithme d'évolution

4 Objectif du projet 1 – Simuler un automate cellulaire
inspiré du Jeu de la Vie de Conway 2 – Flexibilité et généricité Plusieurs populations de cellules Algorithme d'évolution personnalisable 3 – Souplesse d'utilisation Interface graphique intuitive en Java Grille aléatoire ou personnalisée

5 Architecture du système
Architecture modulaire et structurée Jeu de la Vie Automate cellulaire Interface graphique Algorithme d'évolution Menus Corps de fenêtre Grille de cellules Algorithme de dessin utilisateur

6 Diagramme de classes Regroupement logique par modules
Elements indépendants assemblés dans la fenêtre gui evolution MainFrame EvolveAlgorithm Menu Canvas ConwayEvolveA RuleListEvolveA draw util state Drawable Grid<Cell> Cell GridDrawer Population

7 Interprêtation de règles
1 – Lecture d'un fichier de règles Fichier de règles populations={a,b,c,d} 1 [a = 3] → naissance(a)‏ 1 [a != 2 & a != 3] → mort(a)‏ 1 [b > 1 & c = 1] → naissance(d)‏ 1 [a = 2] → survie(a)‏ Liste de règles Analyseur de fichiers de règles a[1] = 3 → naissance(a)‏ a[1] != 2,3 → mort(a)‏ ... ... 2 – Utilisation dans l'algorithme d'évolution a Liste de règles Algorithme d'évolution a[1] = 3 → naissance(a)‏ a a[1] != 2,3 → mort(a)‏ a a ... ... survie(a)‏

8 Exemple d'utilisation + Une particule radioactive État initial
Fichier de règles populations={a,r} 1 [a > 0] → naissance(r)‏ 1 [r >= 2] → naissance(r)‏ 0 [r < 1] → mort(r)‏ +

9 Conclusion Synthèse Synthèse Critiques
Simulateur d'automates cellulaires générique Grande flexibilité et expressivité Simplicité d'utilisation Critiques Plus flexible que les logiciels concurrents Compétitivité certaine dans le domaine Portabilité élevée grace à Java

10 Conclusion Déroulement du projet Evolutivité
Spécifications en fev-mars. Approche globale Conception en mars-avril. Approche down-top Développement en avril-mai. Assemblage Evolutivité Conçu pour être évolutif Limité que par le langage et l'interface Possibilité d'extension du langage