Date
2005
Indexation documentaire
Recherche opérationnelle
Subject
CORBA; Décomposition; Performances; Réseau de P E T R I stochastique de haut niveau; Système manufacturier
Nom de la revue
TSI : Technique et Science Informatiques
Volume
24
Numéro
2-3
Date de publication
2005
Pages article
249 - 277
Nom de l'éditeur
Lavoisier - Hermes
Auteur
Delamare, Clément
Moreaux, Patrice
Type
Article accepté pour publication ou publié
Résumé en français
La conception à base de composants est une méthode bien connue, quoique diverse, pour gérer la complexité toujours croissante des systèmes informatiques et industriels. Cependant, dans le contexte de l’évaluation de performances des systèmes à événements discrets, cette approche reste difficile à appliquer. Dans cet article, nous appliquons les résultats théoriques précédents sur la résolution des réseaux de Petri stochastiques bien formés (RdPSBF) décomposables qui sont un modèle de réseau de Petri stochastique de haut niveau. Nous présentons d’abord une implantation expérimentale de la résolution pour les décompositions synchrones et asynchrones. Nous montrons ensuite que les systèmes répartis, par exemple architecturés dans un cadre CORBA, ainsi que les systèmes manufacturiers séquentiels peuvent être analysés avec nos modèles. Notre implantation nous permet d’analyser à l’équilibre des systèmes de plusieurs millions d’états.
Résumé en anglais
Component based design is a well-known method to cope with the ever increasing complexity of computer and industrial systems. However, in the framework of performance evaluation of Discrete Event Systems, this approach is difficult to apply. In this paper we apply previous theoretical results on solution of decomposable Stochastic Well formed Nets (SWN), a kind of high level stochastic Petri nets. First, we provide an experimental implementation of the solution for those nets both for the synchronous and the asynchronous case. Second, we show that distributed systems, like CORBA based systems, and sequential manufacturing systems may be analysed with our approach. Our implementation allows us to solve systems in steady-state with more than several millions of states.