Contribution à l'accélération de la simulation stochastique sur des modèles AltaRica Data Flow
Auteur / Autrice : | Minh-Thang Khuu |
Direction : | Antoine Rauzy |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance en 2008 |
Etablissement(s) : | Aix-Marseille 2 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....) |
Mots clés
Résumé
Cette thèse porte sur l’accélération de la simulation stochastique appliquée aux modèles de type d’états/transitions. Dans le domaine de la sûreté de fonctionnement des systèmes, la simulation stochastique est pratiquement la seule méthode d’analyse accessible pour les modèles de type d’états/transitions de grande taille. Cependant, les simulations risquent d’être très longues afin d’obtenir des résultats statistiquement stables. Pour réduire le temps d’exécution des simulations, nous examinons la représentation du système par des instructions d’un langage de programmation. Le langage AltaRica Data Flow (ADF) est le point de départ de cette thèse. Nous mettons en oeuvre une transformation d’une description ADF en instructions du langage C, et une génération automatisée d’un simulateur stochastique du système étudié. Les expérimentations effectuées favorisent largement l’utilisation des simulateurs générés par rapport aux simulateurs classiques.