Environnement orienté objet de modélisation et de simulation à évènements discrets de systèmes complexes

Object oriented environment for discrete event modeling and simulation of complex systems

• Auteur / Autrice : Antoine Aiello
• Direction : Jean-François Santucci
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Corte

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation numérique

Systèmes complexes

Systèmes, Conception de

Résumé

Une étape majeure dans l'analyse et la conception de systèmes concerne l'élaboration de modèles. Un modèle est une représentation simplifiée de la structure et du comportement d'un système, qui permet d'anticiper et d'analyser les réactions de systèmes existants, mais aussi de concevoir et de tester des systèmes en cours de conception. L'analyse, la conception et le test de ces systèmes reposent sur un processus de simulation qui a pour objectif la génération de résultats devant se rapprocher le plus possible des réponses du système étudié. Différents travaux de recherche ont permis de développer des outils de modélisation et de simulation performants mais néanmoins liés à des domaines d'application spécifiques. Au terme de ce constat nous avons décidé d'apporter une contribution à l'élaboration d'un environnement général de modélisation et de simulation destiné à prendre en compte des systèmes issus de domaines différents. Ce mémoire présente une approche basée sur une séparation explicite entre les phases de modélisation et de simulation. La phase de modélisation est élaborée à partir des notions de hiérarchisation et de modèles multivues permettant d'introduire la complexité d'un système de façon progressive. La phase de simulation repose pour sa part sur une méthodologie à évènements discrets générique, offrant la possibilité de créer automatiquement les simulateurs correspondant aux modèles étudiés. Ces travaux ont été réalisés à partir de concepts issus de la théorie des objets, offrant ainsi la possibilité d'élaborer un environnement évolutif. La validation de notre approche est mise en œuvre à travers l'étude de deux problèmes appartenant à des domaines d'application différents.