Ferramenta para simulação visual de redes de autômatos estocásticos através do cálculo de estados sucessores e predecessores

Abstract

O objetivo deste trabalho é fornecer uma ferramenta para simulação visual de SAN. O formalismo SAN, através da ferramenta PEPS, utiliza soluções numéricas para calcular erros de avaliações condicionais ou comportamento não esperado de sistemas modelados através deste formalismo. Estas soluções numéricas são a base para os formalismos estruturados na medida em que fornecem resultados numéricos por meio de relações matemáticas. Complementar a eficiência de soluções numéricas com a simulação visual é bastante interessante, pois adiciona informações mais detalhadas sobre o modelo o que facilita que usuários acadêmicos iniciantes ou pesquisadores tenham um maior entendimento da aplicabilidade do formalismo estruturado. Esta dissertação descreve uma ferramenta para modelagem e simulação visual de SAN que em sua estrutura define um esquema de armazenamento compacto para a matriz de transição da cadeia de Markov e usa a álgebra tensorial para lidar com as multiplicações de vetores de base da matriz. Esta ferramenta permitirá aos usuários acadêmicos ou entusiastas do formalismo SAN manipular modelos sem a preocupação de um domínio profundo dos conceitos deste formalismo estruturado.

This study aims to develop a tool to visually simulate Stochastic Automata Networks (SAN). The SAN formalism uses the PEPS tool for numerical solution, evaluating unexpected behaviors. These numerical solutions are the core for structured formalisms since they provide numerical results based on mathematical relationships. It is very interesting to complement the numerical solution with visual simulations because it adds more detailed information about models, making them more understandable for broader audiences of researchers and general users. The present dissertation describes a tool for modeling and visual simulation of SAN models, since its internal structure defines a compact storage schema (a Descriptor) for the transition matrix representing the underlying Markov Chain and uses tensor algebra to deal with the vector-descriptor multiplication. The proposed tool will allow both academic users and enthusiasts of the SAN formalism to manipulate models abstracting a deeper knowledge of this structured formalism.