Resumen:
El estudio moderno de sistemas complejos interdisciplinarios usando modelos de simulación suele requerir irremediablemente expresar dinámicas híbridas (continuas y discretas). Pocas herramientas ofrecen esta capacidad, ya que un tratamiento correcto y eficiente de interacciones entre estas dinámicas no es trivial. System Dynamics y DEVS (Discrete Events Specification System) son metodologías bien establecidas para modelado y simulación de sistemas complejos, aunque basadas en enfoques distintos. System Dynamics fue desarrollado por Jay Forrester en los 50s y se utiliza principalmente para modelar sistemas no lineales de tiempo continuo. Provee un fuerte sesgo hacia el modelado visual, donde una “metáfora de la bañera” induce a pensar variables de un problema complejo como reservorios cuyo nivel de llenado crece o decrece según la intensidad de flujos de entrada y de salida (regulados por unas “canillas”). Las leyes que modulan estos flujos representan relaciones entre variables del sistema. Su enfoque sencillo e intuitivo aleja al usuario de la formulación de ecuaciones, y ha logrado gran aceptación en disciplinas como sociología, economía, economía, procesos industriales, administración de negocios, etc. Matem´aticamente un modelo SystemDynamics pertenece a la categoría de sistemas de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (ODEs) no lineales, que son material de estudio riguroso en disciplinas duras como las ingenierías o la física, en las que System Dynamics ha pasado mayormente desapercibido. Entre otras limitaciones, System Dynamics no es capaz de expresar correctamente la presencia de eventos discretos. Por su parte, DEVS es un formalismo para simulación de sistemas dinámicos basado en eventos discretos. Fue desarrollado en los 70s por Bernard Zeigler. El formalismo DEVS permite simular cualquier sistema discreto (a tiempo discreto o a eventos discretos) y aproximar sistemas continuos con tanta precisión como se desee. Una de sus características más fuertes es la capacidad de modelar sistemas híbridos, es decir aquellos que combinan los paradigmas de tiempo discreto, eventos discretos y continuos. En el mundo de System Dynamics, pocas herramientas comerciales aducen proveer dicha capacidad, y restringen al usuario al uso de un producto cerrado que oculta los detalles de la resolución de las interacciones híbridas. Con sus ventajas y desventajas, existe una cantidad masiva de conocimiento multidisciplinar capturado en forma de modelos System Dynamics acumulado durante décadas. Esto lo hace una técnica que no puede ignorarse en el abanico de opciones de modelado y simulación. Por ello, es de gran interés contar con la capacidad de reutilizar modelos System Dynamics para componer modelos híbridos complejos, y con garantías de correctitud a la hora de la composición de dinámicas discretas con dinámicas continuas. En esta tesis resolvemos este problema mediante una estrategia basada en la traducción entre formalismos. DEVS es capaz de representar cualquier modelo System Dynamics (mientras que lo opuesto no es necesariamente cierto). Luego, desarrollamos un traductor automático de System Dynamics a DEVS valiéndonos de las tecnologías XMILE (XML Modeling Interchange LanguagE) y DEVSML. Estos son estándares textuales para especificar System Dynamics y DEVS (respectivamente) diseñadas con el propósito de intercambiar modelos entre simuladores de uno u otro formalismo (por separado). Primero planteamos equivalencias formales entre ambos formalismos y luego desarrollamos un traductor de XMILE a una versión simplificada de DEVSML. Luego validamos 2 empíricamente la correctitud de nuestro traductor para modelos típicos de la literatura, usando el simulador Stella para System Dynamics y CD++ para DEVS. Sin embargo, nuestra metodología es agnóstica de cualquier herramienta específica de simulación. Asimismo, estudiamos casos especiales poniendo explícitamente de manifiesto algunas limitaciones de System Dynamics que presentan problemas para su correcta simulación, y que luego de ser traducidos a DEVS producen los resultados esperados. Finalmente, atacamos un caso complejo de modelado híbrido interdisciplinario. Tomamos un modelo de macroeconomía (basado en ODEs) y otro modelo de intercambio de opinión entre votantes (basado en agentes y autómatas celulares). Aplicando el nuevo traductor interconectamos ambos modelos obteniendo un nuevo sistema híbrido de manera transparente. Completamos el estudio extendiendo el modelo para que el componente macroeconómico produzca shocks discretos de opinión sobre los agentes, afectando la tendencia de las preferencias de la población a largo plazo.
Citación:
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Rodríguez, Pedro; Modrow, Hernán. (2019). Traductor de formalismo System Dynamics a DEVS para modelado y simulación de sistemas híbridos. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000598_RodriguezModrow
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Rodríguez, Pedro; Modrow, Hernán. "Traductor de formalismo System Dynamics a DEVS para modelado y simulación de sistemas híbridos". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2019.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000598_RodriguezModrow
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