une architecture logicielle pour la multi-modélisation et la simulation à événements discrets de...

Une architecture logicielle pour la multi-modélisation

et la simulation à événements discrets de systèmes

naturels complexes

Jean-Baptiste Filippi

Décembre 2003Université de

Corse

Glossaire

Architecture logicielle

Structure d’un ensemble d’éléments de conception et d’implémentation qui s’organisent pour former une base réutilisable destinée à créer une application spécifique

Cadriciel

Glossaire

Glossaire

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

Glossaire

Formalisme

Ensemble de structure et de grammaires mathématiques permettant d’exprimer un paradigme.

Glossaire

Glossaire

Technique de modélisation et simulation

Ensemble des méthode informatique logicielles permettant d’implémenter et de simuler un modèle suivant un formalisme.

Glossaire

Glossaire

Multi-modélisation

Modélisation utilisant simultanément plusieurs techniques différentes

Sommaire

Problématique

Bases de l’approche

Existant

Le cadriciel

Techniques ajoutées

Implémentation

Modèles

Perspectives

Problématique

Problématique généraleModélisation 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 d’Information Géographiques

Problématique générale

Définition du problème

Choix du paradigme

Choix de l’environnement

Implémentation

Validation

Outils existants

Spécialiste

Informaticien

Spécification formelle

Élaboration d’un modèle

Selon paradigme

Technique

Modèles peu compatibles

95%

Problématique générale

Besoins identifiés

95%

Composer des modèles hétérogènes Multi-modélisation

Approche logicielle ouverte

Interface avec des outils adaptés S.I.G.

Cadriciel, Utilisation d’UML

Intégration des techniques appropriées aux thématiquesdu laboratoire

• Diagrammes de blocs• Réseaux de Neurones• Automates Cellulaires• Nouvelles techniques ?

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

Perspectives


95%


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


Multi-modélisation - Transformation

Modèle A.

Modèle B.

Modèle C.

Multi-Modèle

2%

Meta-modèle A Meta-modèle B Meta-modèle C

Modèle A.

Formalisme A

Modèle B.

Formalisme B

Modèle C.

Formalisme C

Meta-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 d’étude analytique des modèles


Multi-modélisation - Super formalisme

Modèle A.

Formalisme A

Modèle B.

Formalisme B

Modèle C.

Formalisme C

Super Formalisme Modèle A.

Modèle B

Modèle C.

Multi-Modèles

4%

Composition de modèles valides

Besoin de super-formalisme

Possibilité d’étude analytique des modèles


Environnement existant

6%

Approche multivue

Hiérarchie d’abstraction

Hierarche temporelle

Hiérarchie de description

Base formelle pour une approche logicielle


Formalisme unificateur : DEVS

DEVS

Formalisme très proche de la théoriegénérale des systèmes

Nombreux paradigmes déjà adaptés

8%

En cours de standardisation, communauté active

Formalisme utilisé dans l’approche multivue

Modèles directement simulables

Couplé A

Atom 1 Atom 2

Couplé B


Formalisme unificateur : DEVS

10%

Atom 4Atom 3

Couplé 2

Construction Hiérarchique Arbre de simulation

Root

Coordinateur A

Simulateur 1

Coordinateur B

Simulateur 2

Simulateur 3

Simulateur 4


Formalisme unificateur : DEVS - modélisation

10%

Ensemble d’entrée Liaisons d’entréesEnsemble de sortie Liaisons de sortiesLiens internesIndex des modèles compositesEnsemble des modèles composites

Fonction de transition interneEnsemble d’entréeEnsemble de sortieFonction de transition externeFonction de sortieEnsemble des états Durée de l’état

Modèles atomiques

Modèles couplés

ta

sX Y

Entrée de fonctionRésultat de fonction

Légende


Réception desentrées

Formalisme unificateur : DEVS - simulation

Transition externe

S

Transition interne

Envoi des sorties

S1

Mise en attente

S1

Fonction de sortie S

S1

12%


Démarche

Choix d’un 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 modulesPrincipaux du cadriciel

Analyse comment réaliser ces modulesParadigme les plus

utiles en modélisationde systèmes naturelsProposer un logicielbasé sur ce cadricielObtenir l’évaluation

du logiciel

Choix d’un formalisme unificateur

14%

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

Perspectives

Existant

16%

Logiciels basés sur DEVS

Existant

DEVSJAVA Collaborative DEVS Modeller

Moose

Atom3

Cell DEVS

Séparation explicite entre interface graphiqueet librairie de simulation

Utilisation de bibliothèquesde modèles, ajout de méthodes via librairie C++

Meta-grammaireTransformation de graphesDEVS unificateur

Automates cellulairesSyntaxe simplifiée

18%

Logiciels de modélisation environnementale

Existant

SWARM

Tarsier

ECLPSS

VLE

Cormas

Réutilisation de modèlesBibliothèque de composantsPlusieurs cadres expérimentauxIntégration totale au SIGSéparation simulation/stockageAnalyse/VisualisationUtilisation de Java,Parallélisme des calculsMulti-échellesAgents réactifsBibliothèque de fonctionsSéparation simulation/analyseMulti-agent/automate cellulairesSéparation en modules modélisationsimulation et observation

20%

Conclusions

Existant

Utilisation d’un formalisme unificateur.

Traitement/analyse de données : SIG.

Architecture modulaire, modélisation, simulation, stockage et expérimentation.

Utilisation de bibliothèques.

Cadres d’expérimentation souples pour plusieurs utilisateurs cibles.

Intégration multi-agent/ réactifs / situés ?

22%

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

Perspectives

Le cadriciel

24%

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 deConception

Outils deValidation

Présentation en congrès

26%

Le cadriciel

Cas d’utilisations

Bibliothécaire

Modélisateurs

Constructeur d’application

Spécialiste

Utilisateur de modèles

Construit l’environnement

Construit les modèles

Conçoit et valide les modèles

Utilise les modèles / Simule

Stocke les modèles validés

28%

Le cadriciel

Architecture globale

Interface graphique

de modélisation

Stockage de

modèles

Cadres

expérimentauxSimulation

Technique X

Access

30%

Le cadriciel

Interface graphique

Application

Espace de travail

ComposantPanneau de contrôle

Interface GraphiqueTechnique de modélisation X

Access

Composant X

Espace de travail X

Panneau X

32%

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

Le cadriciel

Moteur de simulation

36%

Processeur

Simulateur Root

Coordinateur

Simulation

Vecteur évènement

Évènement

Modélisation

Modèle

Atomique Couplé

CouplagePort

Vecteur message

Message

Le cadriciel

Cadres expérimentaux

ContrôleurEspace-Simulation

Composant-ProcesseurContrôle

Application AppletLogger

Cadres Expérimentaux

38%

Technique X

AccessContrôle X

Espace-Simulation X

Le cadriciel

Modules techniques spécifiques – Classic DEVS

40%

Classic DEVS

Access

GetSimulationComponent()GetControlComponent()GetCompositionModel()GetNode()GetParser()

Stockage

Parser-modèle-diagramme Noeud-modèle-composition

ContrôleComposant

Coordinateur


Composant-modèle-composition

Interface Graphique

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

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

Perspectives


42%


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


Feedback-DEVS - Spécification

46%

Fonction de transition interneEnsemble d’entréeEnsemble de sortieFonction de transition externeFonction de sortieEnsemble des états Durée de l’état

Modèles Feedback

Fonction de réactionXf = 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

infini


Feedback-DEVS - Exemple

46%

Co

mp

arateur

Système

X’

Xs

Fonction de sortie :Si Humide alorsDébit = 5 Pendant P/10

État : Sec

Y

Précipitation : P = 100L

Précipitation : P = 100L 5

5

X

Erreur = 5

T = 0T = 5

20

État : Humide

T = 10

0

0

État : sec

105infini


Feedback-DEVS – Intégration logicielle

46%

Feedback DEVS

Composant Feedback

Nœud Feedback

Modèle Feedback

Parser Feedback Contrôle Feedback

Simulateur Feedback

Acces

Stockage

Parser modèle Nœud modèle Contrôle


Composant-modèle

Interface Graphique

Modèle atomique Simulateur

SimulationModélisationMoteur DEVS


Automates Cellulaires – Buts recherchés

48%

Prise en en compte de dynamique spatiale

Paradigme très utilisé dans le domaine de

l’écologie et de la physique

Particulièrement adapté à un couplage avec SIG

sur cartes matricielles

Méthodologie Cell-DEVS (Wainer) existante

Automates Cellulaires


Automates Cellulaires – Spécification

48%


Automates Cellulaires – Exemple

48%


Automates Cellulaires – Intégration aux SIG

50%

Liste d’évènements

Recomposition de cartes

Extraction de cartes


Vector-DEVS – Buts recherchés

52%

Étude de phénomène à interface (frontière)

Évolution de l’interface 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


Vector-DEVS – Algorithme

54%

Collision externe : Décomposition

Distance limite :Auto décomposition

Collision interne :Recomposition

Répéter tant que T < Tfin

T = Prochaine collision


Vector-DEVS – Spécification

Tsuivant [AB] = distance x vitesse [AB]

A

B

x

54%

Un composant de baseReprésentant un point générique d’une interface

Agent géographiqueVitesse

Direction

Position

Forme d’un phénomèneconstituée d’un ensembled’agents

Gestionnaire de formeIntersection

Décomposition


Vector-DEVS – Exemple

58%



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

L’exécutif détecte les collisions internes et effectue les changement de structures



54%

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

Perspectives

Implémentation

60%

Implémentation

JDEVS – Architecture

62%

Architecture

Stockage

Interface SIG

Interface graphique

Moteur de simulation

Cadres expérimentaux

Implémentation

JDEVS – Interface Graphique

64%

Bibliothèque

Modélisation

Propriétés du modèle

Contrôle de simulation

Résultats de simulation

Implémentation

JDEVS – Modèles atomiques

70%

Génération de Code

Ajout de ports et propriétés

Nouveau modèle atomique

Implémentation

JDEVS – Modèles atomiques

70%

Code généré

Implémentation

JDEVS – Modèles couplés

70%

Ajout de ports et propriétés

Nouveau modèle Couplé

Implémentation

JDEVS – Bibliothèque

70%

Chef modélisateurcompose le modèlefinal à partir de composants réutilisables

Modélisateur 1

Modélisateur 2

Spécialiste PhysicienMathématicienÉconomiste….

Implémentation

JDEVS – Simulation

70%

Lancement de la simulation

Événements d’entrée

Chargement des événements

Sorties de simulation

Contrôle

État de la simulation

Implémentation

JDEVS – Cadres expérimentaux

74%

Applets de simulation 3D, Facilite la publication de modèlesAméliore impact

Intégré à l’interface graphique

Application de simulation de sur grilles / couplage SIG

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

Perspectives

Modèles

76%

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

Modèles

Système ferme Photo Voltaïque – Modèle dans JDEVS

80%

Batterie : réservoir d’énergie

Modèle Feedback-DEVS de vieillissement

Perceptron multicouche à rétro propagation du gradient

Modèles

Système ferme Photo Voltaïque - Résultats

82%

Modèles

Mouche des Fruits

84%

Cycle de développement

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%

Modèles

Polluants

88%

Modèles

Polluants

90%

Modèles

Polluants

92%

Modèles

Polluants

94%

Sommaire

Problématique


Existant

Le cadriciel


Implémentation

Modèles

ConclusionConclusion

96%

Conclusion

Synthèse

98%

Conclusion

Critiques

98%

Conclusion

Perspectives

Implémentation et tests de Vector-DEVSRéalisation de plus d'études pour faire évoluer l’outilIntégrer le paradigme multi-agentDéveloppement de simulation plus rapides (parallèle-DEVS ?)Capteurs DEVS pour la capture d’information et la simulation temps réel.

100%

une architecture logicielle pour la multi-modélisation et la simulation à événements discrets de...

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