JDF 2018 - Les Journées DEVS Francophones - Applications de la théorie de la Modélisation et de la Simulation

The Discipline of Modeling and Simulation

Modeling and Simulation (M&S) is emerging as a discipline that is increasingly being applied beyond the field of engineering. In fact, a variety of domains ranging from healthcare to the social sciences and the humanities are now adapting M&S as a viable method of scientific inquiry. In this presentation, we make the case that M&S is in fact its own discipline and present fundamental problems that belong specifically to the M&S domain. We present an overview of M&S thinking along with practical real word examples and discuss how M&S approaches can be applied in different context. Our main objective is to demonstrate that theories, methods and techniques used in M&S are generally applicable to other domains.

A Framework to Holistic Modeling & Simulation of Healthcare Systems

In this presentation, we introduce a modeling and simulation methodology to support a holistic analysis of healthcare systems through a stratification of the levels of abstraction into multiple perspectives and their integration in a common simulation framework. In each of the perspectives, models of different components of healthcare system can be developed and coupled together. Concerns from other perspectives are abstracted as parameters (i.e., translation of assumptions and simplifications) in such models. Consequently, the resulting top model within each perspective can be coupled with its experimental frame to run simulations and derive results. Components of the various perspectives are integrated to provide a holistic view of the healthcare problem and system under study. The resulting global model can be coupled with a holistic experimental frame to derive results that couldn't be accurately addressed in any of the perspective taken alone.

Modular Design of Hybrid Simulation Languages

The engineering of a complex Cyber-Physical System (CPS) commonly involves the creation and subsequent simulation of hybrid models. Such models are not expressible in a single existing formalism but rather require a carefully crafted hybrid modelling language, based on a combination/coordination of the consituent languages. Modular language engineering is thus essential for effective and efficient development of new formalisms, appropriate for a task. In our approach, each modelling language and its experimentation environment is described using a modular representation of its syntax and simulation semantics. A white-box technique is presented for explicitly modelling the definition and composition of these specifications. Once the semantics of the hybrid language is wellunderstood, the composition specification can be used to synthesize a co-simulation «master» coordination algorithm. When the combination/coordination/orchestration of the invididual languages' semantics is explicitly modelled, in an appropriate formalism (Timed Automata in our case), analysis of properties (e.g., through model checking) of the constructed hybrid language becomes possible. The approach is demonstrated by creating a few hybrid languages through composition of simple building block languages such as Timed Finite State Automata (TFSA). The automated analysis of language properties such as legitimacy and determinism using the tool UPPAAL will be demonstrated.

DEVS modelling and simulation of persistent monitoring in spatio-temporal varying environments

Consider a network of mobile autonomous agents fitted with energy-constrained and limited sensing capabilities, which are deployed to discover and persistently (continuously) monitor a given time-varying physical environment. In order to adequately match both the technological potential of sensors and the applications finalities, the agents coordination policies should be established according to the manner in which they can act, while responding to their local/global objectives. After discerning and defining pertinent local/global objectives, we seek to design viable coordination policies and propose efficient solutions which takes into account both the network mobility and the versatile spatio-temporal character of the environment of interest. Based on the DEVS formalism, the problem of persistent monitoring in a spatio-temporal changing environment is handled via a multi-agent system, able to exhibit scalability, decentralization and flexibility features. Some preliminary obtained results are illustrated.

A Predictive Validation Method for Discovering Discrete Event Simulation Models

System inference represents a challenging issue in system theory. To deal with system inference, D2FD (Data to Fuzzy-DEVS) method has been proposed to discover a Fuzzy-DEVS model from event data. This method has been successfully implemented on the process mining framework (ProM). The validation of this method is able to use a morphism-based model approximation at the replicative level. However, there is a need of predictive validation method for emergency. In this paper, we propose a predictive validation method for D2FD method integrated with granger causality. This method is able to generate a new business process model which is causally influenced by its underlying factors. A predictive model is shown in the real case study from Italian University.

Smart-Parking : Integration et gestion de données par modélisation et simulation à l'aide d'objets connectés suivant le formalisme DEVS

Ce travail concerne la gestion de la mobilité et de la fluidité des échanges en zone urbaine dense (centreville), via l'utilisation d'objets connectés et l'intégration de données hétérogènes à l'aide de la modélisation et la simulation DEVS (Discrete Event System specification). Il s'agit de définir la disponibilité des stationnements dans une zone donnée en temps réel afin d'apporter une aide à la décision en matière de stationnement et donc permettre d'arbitrer les choix de circulation dans l'optique de réduire les encombrements et d'optimiser les échanges. Notre but est d'interconnecter des zones de stationnement (parkings gérés, parkings non organisés, rues) et de fournir la disponibilité sur des applications smartphone et de transférer de manière bidirectionnelle les données entre les smartphones et le GPS des véhicules. Nous devons définir les matériels nécessaires à l'intégration, les logiciels à mettre en oeuvre pour permettre les échanges de données mais aussi agir sur les transferts de données, sur les protocoles et les conflits liés à la synchronisation des données afin de pouvoir aller jusqu'au paiement via les smartphones, mais à terme, intégrer d'autres données permettant d'arbitrer et d'affiner les choix de circulation et de stationnement tels que les horaires des bateaux, des trains, etc. À ce stade nous pourrons ajouter une couche d'intelligence artificielle capable de proposer des choix et de favoriser la réduction de la circulation des véhicules dans la zone urbaine 8 à 74 % des problèmes de circulations sont dus aux personnes qui cherchent une place de parking. Nous proposons de développer une application Smart-Parking afin de permettre l'intégration et gestion de données par modélisation et simulation à l'aide d'objets connectés suivant le formalisme DEVS (Discrete EVent System specification) introduit par le Prof. Zeigler en 1976 (Zeigler, 1976 ; Zeigler & al., 2000). Cette présentation décrit un projet en cours concernant le développement d'une application permettant la gestion intelligente de places de parking dans la ville de Bastia (Haute- Corse). Ce projet est validé en association avec la Mairie de Bastia puisque les deux rues principales de la ville seront équipées de capteurs de présences/absences de voitures sur les stationnements de ces rues. Ces capteurs permettront de recueillir des données qui seront exploitées par l'application intelligente en cours de développement. Cette application d'aide à la décision reposera sur l'utilisation des MDPs (Markov Decision Process) (Bellman, 1957 ; Sutton & al., 1999 ; Howard,1960) couplés à des technologies d'apprentissage telles que les algorithmes de Q-learning (Christopher & al.,1992) et de Deep-Learning (Schmidhuber, 2015). Le formalisme DEVS est utilisé pour : - Intégrer les différentes technologies grâce à une modélisation permettant de gérer l'abstraction des données (Santucci & al., 2016 ; Zeigler, 2016 ;Kessler & al.,2017 ; Jong & al. ; Parr, 1998) - Développer des Experimental Replay nécessaires à l'application des algorithmes d'apprentissages comme le Qlearning et à la mise en ouvre du Deep-learning. Pour cela nous exploiterons l'efficacité du formalisme SES (System Entity Structure) (Zeigler & al., 2013) couplé à la notion d'Experimental Frame (Zeigler & al., 2000). - Enfin les aspects temporels inhérents à ce type d'application ne peuvent pas être traités par les algorithmes d'apprentissage classiques comme le Q-learning ou le deep-Learning. La puissance reconnue du formalisme DEVS à pouvoir traiter des événements synchrones et asynchrones permettra d'introduite les aspects temporels dans les différents algorithmes d'apprentissage. Le plan de la présentation est le suivant : dans la partie 2, nous évoquerons l'intérêt d'un tel projet. Dans la partie 3, nous présenterons un état de l'art des différents outils et systèmes permettant la gestion de parking. La partie 4 sera consacrée à la présentation de l'approche envisagée tandis que la dernière partie mettra en évidence les travaux à développer dans le futur.

Une approche composant pour DEVS

Dans cet article, nous nous intéressons à la réutilisation de modèles pour permettre la conception de multimodèles de systèmes complexes. Par exemple, la modélisation d'un réseau électrique intelligent nécessite des modèles de trois domaines différents (réseau électrique, télécommunication et système de contrôle). De nombreux outils de M&S dédiés permettent déjà de développer ces types de modèle. Il serait donc intéressant de pouvoir réutiliser directement les modèles issus de ces logiciels dédiés pour concevoir des multi-modèles de systèmes complexes. La norme FMI, basée sur l'export et l'import de modèles sous forme de composants logiciels, permet aux outils basés sur les ODE et les DAE d'échanger des modèles et d'effectuer des cosimulations. Devant le succès de ce standard, nous proposons dans cet article quelques pistes de réflexion sur l'intérêt d'une démarche similaire utilisant le formalisme DEVS.

Modélisation basée composants pour les systèmes complexes spatiaux

Ce travail traite de la simulation de systèmes complexes spatiaux à partir de modèles cellulaires. Nous comparons deux implémentations de modélisation basées composants suivant les formalismes : DSDE et Multicomposant. Nous utilisons l'environnement de modélisation et de simulation VLE (Virtual Laboratory Environment) basé sur le formalisme DSDE.

Vérification de propriétés d'une méthode de clustering pour réseaux de véhicules par la simulation à événements discrets

La conception des protocoles pour les réseaux de communication repose sur des modèles fonctionnels élaborés selon les besoins du système. Dans les systèmes de transport intelligents, les fonctionnalités étudiées incluent l'auto-organisation, le routage, la fiabilité, la qualité de service et la sécurité. Les évaluations par simulation sur les protocoles dédiés aux ITS (Systèmes de Transport Intelligents) se focalisent sur les performances dans des scénarios spécifiques. Or, l'évolution des transports vers les véhicules autonomes nécessite des protocoles robustes aux propriétés garanties. Les approches formelles fournissent la preuve automatique de certaines propriétés, mais d'autres nécessitent une preuve interactive impliquant un expert. Notre objectif est la modélisation d'un ITS dont la simulation permettrait de vérifier les propriétés prouvées dans un scénario plus large et de générer sur les modèles des données susceptibles d'alimenter une boucle de preuve interactive. En guise de résultats préliminaires, nous présentons les modèles DEVS d'un réseaux ad hoc de véhicules, d'une méthode de clustering le structurant ainsi que la procédure de validation de ces modèles.

Simulation distribuée hétérogène de réseaux de Petri DEVS

Nous présentons dans cet article la conception d'une plateforme de simulation distribuée de modèles DEVS (Discrete Event System Specification) basée sur l'exécution de réseaux de Petri temporisés qui communiquent au travers d'une connexion réseau. Dans notre proposition, l'exécution des réseaux de Petri est déployée sur une architecture distribuée composée de noeuds logiciels PC et/ou matériels FPGA (Field-Programmable Gate Array) par une mise en oeuvre des réseaux de Petri en C et en VHDL. En outre, ce travail s'inscrit dans la perspective future de pouvoir connecter les modèles avec des équipements réels.

Une vue d'ensemble du framework Quartz

Dans cet article, nous donnons une vue d'ensemble du cadriciel Quartz, un outil permettant la modélisation et la simulation de modèles basés sur le formalisme PDEVS. Le cadriciel propose une implémentation de la spécification Dynamic Parallel Discrete Event Multi- Agent Specification (DPDEMAS), laquelle formalise les différentes entités d'un SMA en structures PDEVS. Nous présentons l'architecture de l'outil, ses fonctionnalités ainsi qu'un comparatif de performances montrant d'une part, un gain significatif vis-à-vis de DEVS-Ruby et d'autre part, des résultats comparables à aDEVS, un des outils les plus efficaces implémenté avec un langage compilé.

Modélisation et simulation DEVS des effets de levier financier en apprentissage par renforcement

La prise de décision au cours d'un processus d'optimisation des actifs financiers menant à un éventuel effet de levier est un enjeu majeur durant la phase d'instruction des dossiers des porteurs de projet dans le cadre d'un programme d'investissement tel que les programmes de développement Européen. La modélisation et la simulation basées sur un apprentissage par renforcement peuvent permettre de proposer une politique de décision optimale dans ce genre de processus. Ce papier présente une approche de modélisation et de simulation à événements discrets DEVS à partir des processus décisionnels Markovien appliquée à la recherche des effets de levier maximum sur les capacités d'autofinancement en phase d'instruction de dossier de subvention. La mise en application de l'approche présentée dans ce papier est faite sur la recherche de l'effet levier lié à la volatilité des cours des principaux indices boursier (CAC40, NasDaq, etc.)

SAFIHR, un cadre de modélisation et de simulation de processus de décision

Optimisation robuste via simulation appliquée à la gestion durable des ressources

Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode d'optimisation appliquée à un modèle de pêcherie multi-espèces. Le but étant d'offrir aux décideurs un ensemble de stratégies de pêche efficaces. Dans la réalité, une stratégie ne sera jamais parfaitement respectée, c'est pourquoi nous utilisons une méthode d'optimisation, dite robuste, basée sur une approche statistique via simulation multiple. Cette approche permet de mettre en place des outils de gestion efficaces sensés assurer la préservation des stocks en limitant la sur-exploitation sans compromettre l'économie de la pêche.

Introduction Session: Land-Use in Economics – Simulation and empirical assessment

Combining survey data and spatial econometrics to estimate willingness to pay for residential housing attributes

The importance of ontological structure: why validation by 'fit-to-data' is insufficient

This chapter will briefly describe some common methods by which people make quantitative estimates of how well they expect empirical models to make predictions. However, the chapter's main argument is that fit-to-data, the traditional yardstick for establishing confidence in models, is not quite the solid ground on which to build such belief some people think it is, especially for the kind of system agent-based modelling is usually applied to. Further, the chapter will show that the amount of data required to establish confidence in an arbitrary model by fit-to-data is (big data aside) often infeasible. This arbitrariness can be reduced by constraining the choice of model, and in agentbased models, these constraints are introduced by their descriptiveness rather than by removing variables from consideration or making assumptions for the sake of simplicity. By comparing with neural networks, we show that agentbased models have a richer ontological structure. For agent-based models in particular, this richness means that the ontological structure has a greater significance, and yet is all-toocommonly taken for granted or assumed to be 'common sense'. The chapter therefore also discusses some approaches to validating ontologies, though the state-of-the-art is far from a situation in which there are established standards. (Abstract from the Preprint of book chapter: Polhill, G. and Salt, D. (2017) The importance of ontological structure: why validation by 'fit-to-data' is insufficient. In Edmonds, B. and Meyer, R. Simulating Social Complexity: A Handbook, 2nd Edition. Cham: Springer. pp. 141-172 (doi: 10.1007/978-3-319-66948-9_8)

Les indices de concentration géographique à l'épreuve de l'agrégation des données

Time and space : evidence from Ajaccio housing market

In the last decades, property prices have attracted both policy-makers and economists. In several countries, houses are the most valuable asset for a household. Thus, the needs to find the determinants of houses prices have never decreased. Through spatial econometric models, several economists (Kolbe et al., 2012 ; Koschinsky et al., 2012) have confirmed that the key role of housing location in determining house prices. In addition, taking account of possible spatial latent structures ensures that estimated coefficients are unbiased. However, considering the spatial latent structures is not enough, some economists (Iacoviello, 2002 ; Robstad, 2017) underline that temporal effects also play a key role in determining house prices since house markets have cycles. In addition, some spatial datasets are consisted of spatial data at different time points. Therefore, neglecting the temporal dimension of spatial data may lead to the coefficients biased. Through an empirical case study, this paper addresses the possible spatial and temporal biases. We estimate hedonic housing models based on apartments sold in Ajaccio, Corsica between 2008 and 2013. We choose the INLA-SPDE (Integrated nested Laplace approximation-Stochastic Partial Differential Equations (Blangiardo and Cameletti, 2015)) approach to take spatial effects and temporal effects into account simultaneously. Estimation results confirm that in our case, ignoring the spatial and temporal effects results in serious problems. Meanwhile, we suggest several model specifications and attempt to choose the best model from them.

Simulation informatique du développement résidentiel d'un territoire touristique : économétrie spatiale et ABM/LUCC

Ce travail traite de la question de la simulation informatique des systèmes complexes spatiaux, par l'utilisation d'un modèle basé agents d'utilisation et de changement de couverture des sols (ABM/LUCC: Agent Based model of Land Use Cover Change) [1]. Nous proposons un cadre de modélisation et une implémentation informatique modulaire et évolutive pour l'expérimentation de politiques d'aménagement de territoires. Le contexte de l'étude se fonde sur des espaces touristiques confrontés à un développement résidentiel intense générant une pression sur le prix des terres, ainsi que des conflits d'usage (marché résidentiel local, investissement locatif touristique, production agricole). Nous cherchons à définir de nouveaux modes de gestion, capables de concilier développement économique et concurrence foncière, en milieu fortement contraint. Pour cela, il est nécessaire de pouvoir simuler, depuis des modèles informatiques, des comportements d'agents économiques hétérogènes dans l'espace et le temps. Les modèles spatiaux d'aménagement du territoire existants sont, pour la plupart, insolubles analytiquement. La simulation à évènements discrets en tant que science, offre des techniques de résolution acceptables. Elle permet notamment d'expérimenter des modèles ABM/LUCC et de décrire des comportements hétérogènes, intégrant de nombreux composants en interaction [2]. Nous montrons dans ce travail, comment il convient d'utiliser l'économétrie spatiale en simulation informatique avec des ABM/LUCC. Nous expliquons comment fournir des paramètres prédictifs: • de la répartition dans l'espace et pour les différentes activités économiques du territoire; • des déterminants des prix des ressources foncières et immobilières. Les paramètres prédictifs du modèle sont calculés à partir de données réelles, mais également à partir d'estimations des données manquantes.