abstract: A semiconductor supply chain modeling and simulation platform using Linear Program (LP) optimization and parallel Discrete Event System Specification (DEVS) process models has been developed in a joint effort by ASU and Intel Corporation. A Knowledge Interchange Broker (KIBDEVS/LP) was developed to broker information synchronously between the DEVS and LP models. Recently a single-echelon heuristic Inventory Strategy Module (ISM) was added to correct for forecast bias in customer demand data using different smoothing techniques. The optimization model could then use information provided by the forecast model to make better decisions for the process model. The composition of ISM with LP and DEVS models resulted in the first realization of what is now called the Optimization Simulation Forecast (OSF) platform. It could handle a single echelon supply chain system consisting of single hubs and single products In this thesis, this single-echelon simulation platform is extended to handle multiple echelons with multiple inventory elements handling multiple products. The main aspect for the multi-echelon OSF platform was to extend the KIBDEVS/LP such that ISM interactions with the LP and DEVS models could also be supported. To achieve this, a new, scalable XML schema for the KIB has been developed. The XML schema has also resulted in strengthening the KIB execution engine design. A sequential scheme controls the executions of the DEVS-Suite simulator, CPLEX optimizer, and ISM engine. To use the ISM for multiple echelons, it is extended to compute forecast customer demands and safety stocks over multiple hubs and products. Basic examples for semiconductor manufacturing spanning single and two echelon supply chain systems have been developed and analyzed. Experiments using perfect data were conducted to show the correctness of the OSF platform design and implementation. Simple, but realistic experiments have also been conducted. They highlight the kinds of supply chain dynamics that can be evaluated using discrete event process simulation, linear programming optimization, and heuristics forecasting models. / Dissertation/Thesis / M.S. Computer Science 2012

This thesis describes the design and implementation of an client-server application. This application is used to remote access to models of systems, which are saved on the server. Application also provides editation of the models and their simulation. In the thesis there is a design of Communication Protocol between the client and server too. For the implementation of the client and prototype of the server was used Qt library. Server is realized as a part of existing simulation core (SmallDEVS), which is implemented by Smalltalk.

The thesis is concerned with modeling and simulation of autonomous robots in order to investigate emergent behavior of situated agents interacting with their environment. First, models are proposed to capture the essentials of real-world physics for simple objects and their interaction within the world. These models are then embedded into a coherent framework (DEVS) to allow their discrete-event driven execution on a computer. In the remaining part, the notion of homeokinesis is discussed in detail and proves to provide a sound framework for emergence of behavior. Experiments are conducted at this stage, which utilize the simulator developed in the first part. Resulting emergent behavior is presented and investigated in detail. Finally an encountered limitation in the orginal formulation of homeokinetic control is remedied by application of recurrent neural networks.

Ce travail de thèse porte sur l'étude des systèmes complexes par une démarche de modélisation et simulation (M&S). La plupart des questionnements sur ces systèmes nécessitent de prendre en compte plusieurs points de vue simultanément. Il faut alors considérer des phénomènes évoluant à des échelles (temporelles et spatiales) et des niveaux de résolutions (de microscopique à macroscopique) différents. De plus, l'expertise nécessaire pour décrire le système vient en général de plusieurs domaines scientifiques. Les défis sont alors de concilier ces points de vues hétérogènes, et d'intégrer l'existant de chaque domaine (formalismes et logiciels de simulation) tout en restant dans le cadre rigoureux de la démarche de M&S. Pour répondre à ces défis, nous mobilisons à la fois des notions de modélisation multi-niveau (intégration de représentations micro/macro), de modélisation hybride (intégration de formalismes discrets/continus), de simulation parallèle, et d'ingénierie logicielle (interopérabilité logiciel, et ingénierie dirigée par les modèles). Nous nous inscrivons dans la continuité des travaux de M&S existants autour de l'approche AA4MM et du formalisme DEVS. Nous étudions en effet dans cette thèse en quoi ces approches sont complémentaires et permettent, une fois combinées dans une démarche d'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM), de répondre aux défis de la M&S des systèmes complexes. Notre contribution est double. Nous proposons d'une part les spécifications opérationnelles de l'intergiciel de co-simulation MECSYCO permettant de simuler en parallèle un modèle de manière rigoureuse et complètement décentralisée. D'autre part, nous proposons une approche d'IDM permettant de décrire de manière non-ambiguë des modèles, puis de systématiser leur implémentation dans MECSYCO. Nous évaluons les propriétés de notre approche à travers plusieurs preuves de concept portant sur la M&S du trafic autoroutier et sur la résolution numérique d'un système d'équations différentielles / This thesis is focused on the study of complex systems through a modeling and simulation (M&S) process. Most questions about such systems requiere to take simultaneously account of several points of view. Phenomena evolving at different (temporal and spatial) scales and at different levels of resolution (from micro to macro) have to be considered. Moreover, several expert skills belonging to different scientific fields are needed. The challenges are then to reconcile these heterogeneous points of view, and to integrate each domain tools (formalisms and simulation software) within the rigorous framework of the M&S process. In order to solve these issues, we mobilise notions from multi-level modeling, hybrid modeling, parallel simulation and software engineering. Regarding these fields, we study the complementarity of the AA4MM approach and the DEVS formalism into the scope of the model-driven engineering (MDE) approach. Our contribution is twofold. We propose the operational specifications of the MECSYCO co-simulation middleware enabling the parallel simulation of complex systems models in a rigorous and decentralized way. We also define an MDE approach enabling the non-ambiguous description of complex systems models and their automatic implementation in MECSYCO. We show the properties of our approach with several proofs of concept

Modéliser et simuler (M&S) un système cyber-physique (SCP) peut nécessiter de représenter des éléments provenant de trois domaines d'expertise à la fois : systèmes physiques, systèmes d'informations et réseaux de communication (IP). Le simulateur universel disposant de toutes les compétences nécessaires n'existant pas, il est possible de regrouper des modèles issus des différentes communautés, à l'aide d'un multi-modèle. Les défis sont alors 1) intégrer toute l'hétérogénéité du multi-modèle (formalismes, représentations, implémentations), 2) intégrer des modèles IP de façon à ce qu'ils soient en capacité de représenter le transport de données applicatives produites par des modèles externes et 3) les intégrer de façon à ce qu'ils puissent se compléter, pour représenter ensemble les réseaux IP parfois hétérogènes d'un SCP. Pour parvenir à répondre à ces défis, nous nous inscrivons dans la continuité des travaux de M&S autour de MECSYCO, une plateforme de co-simulation basée sur la notion de wrapping DEVS. Nous proposons de définir un cadre général pour réussir à wrapper en DEVS des modèles IP, avec 1) une structuration des différents niveaux de problèmes pour l'intégration de modèles IP dans une co-simulation (délimitation des objectifs et contraintes du wrapping), et 2) une proposition de stratégie de wrapping DEVS de modèles IP et leurs simulateurs. Nous évaluerons notre approche à travers la démonstration de l'intégration de deux simulateurs IP populaires, et d'exemples concrets de M&S de SCP (avec notamment une interconnexion de modèles entre NS-3 et OMNeT++/INET, et une application industrielle utilisée par EDF R&D) / Modeling and simulation (M&S) of cyber-physical systems (CPS) can require representing components from three expertise fields: physics, information systems, and communication networks (IP). There is no universal simulator with all of the required skills, but we can gather and interconnect models provided by the communities, with a multi-model. The challenges are 1) integrating all heterogeneities in a multi-model (formalisms, representations, implementations), 2) integrating IP models in a way enabling them to represent the transport of application data produced by external models, and 3) integrating IP models in a way enabling them to complete each other, to be able to represent CPS heterogeneous IP networks. In order to meet these challenges, we relied our solution on the works around MECSYCO, a co-simulation platform based on the DEVS wrapping principle. We propose to define a comprehensive framework enabling to achieve DEVS wrapping of IP models, with 1) a structuration of different issue levels when integrating IP models in a co-simulation (goals and constraints of the wrapping) and 2) a proposition of a DEVS wrapping strategy for IP models and their simulators. We propose some evaluations of our approach, through the integration of two popular IP simulators, and concrete examples of CPS M&S (inter alia, with an example of a models interconnection between NS-3 and OMNeT++/INET, and an industrial application used by EDF R&D)

Les méthodes d’ingénierie dirigée par modèle des systèmes, telles que la simulation, l’analyse formelle et l’émulation ont été intensivement utilisées ces dernières années pour étudier et prévoir les propriétés et les comportements des systèmes complexes. Les résultats de ces analyses révèlent des connaissances qui peuvent améliorer la compréhension d’un système existant ou soutenir un processus de conception de manière à éviter des erreurs couteuses (et catastrophiques) qui pourraient se produire dans le système. Les réponses à certaines questions que l’on se pose sur un système sont généralement obtenues en utilisant des méthodes d’analyse spécifiques ; par exemple les performances et les comportements d’un système peuvent être étudiés de façon efficace dans certains cadres expérimentaux, en utilisant une méthode appropriée de simulation. De façon similaire, la vérification de propriétés telles que la vivacité, la sécurité et l’équité sont mieux étudiées en utilisant des méthodes formelles appropriées tandis que les méthodologies d’émulation peuvent être utilisées pour vérifier des hypothèses temporelles et des activités et comportements impliquant des interactions humaines. Donc, une étude exhaustive d’un système complexe (ou même d’apparence simple) nécessite souvent l’utilisation de plusieurs méthodes d’analyse pour produire des réponses complémentaires aux probables questions. Nul doute que la combinaison de multiples méthodes d’analyse offre plus de possibilités et de rigueur pour analyser un système que ne peut le faire chacune des méthodes prise individuellement. Si cet exercice (de combinaison) permet d’aller vers une connaissance (presque) complète des systèmes complexes, son adoption pratique ne va pas de pair avec les avancées théoriques en matière de formalismes et d’algorithmes évolués, qui résultent de décennies de recherche par les praticiens des différentes méthodes. Ce déficit peut s’expliquer parles compétences mathématiques requises pour utiliser ces formalismes, en combinaison avec la faible portabilité des modèles entre les outils des différentes méthodes. Cette dernière exigence rend nécessaire la tâche herculéenne de créer et de gérer plusieurs modèles du même système dans différents formalismes et pour différents types d’analyse. Un autre facteur bloquant est que la plupart des environnements d’analyse sont dédiés à une méthode d’analyse spécifique (i.e., simulation, ou analyse formelle, ou émulation) et sont généralement difficiles à étendre pour réaliser d’autres types d’analyse. Ainsi, une vaste connaissance de formalismes supportant la multitude de méthodes d’analyse est requise, pour pouvoir créer les différents modèles nécessaires, mais surtout un problème de cohérence se pose lorsqu’il faudra mettre à jour séparément ces modèles lorsque certaines parties du système changent. La contribution de cette thèse est d’alléger les charges d’un utilisateur de méthodes d'analyse multiples, dans sa quête d’exhaustivité dans l’étude des systèmes complexes, grâce à un cadre qui utilise les technologies d’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) pour fédérer la simulation, l’analyse formelle et l’émulation. Ceci est rendu possible grâce à la définition d’un langage de spécification unifié de haut niveau, supporté par des capacités de synthèse automatiques d’artéfacts requis par les différentes méthodes d’analyse. (...) / Model-based systems engineering methodologies such as Simulation, Formal Methods (FM) and Enactment have been used extensively in recent decades to study, analyze, and forecast the properties and behaviors of complex systems. The results of these analyses often reveal subtle knowledge that could enhance deeper understanding of an existing system or provide timely feedbacks into a design process to avert costly (and catastrophic) errors that may arise in the system. Questions about different aspects of a system are usually best answered using some specific analysis methodologies; for instance, system's performance and behavior in some specified experimental frames can be efficiently studied using appropriate simulation methodologies. Similarly, verification of properties such as, liveness, safeness and fairness are better studied with appropriate formal methods while enactment methodologies may be used to verify assumptions about some time-based and human-in-the-loop activities and behaviors. Therefore, an exhaustive study of a complex (or even seemingly simple) system often requires the use of different analysis methodologies to produce complementary answers to likely questions. There is no gainsaying that a combination of multiple analysis methodologies offers more powerful capabilities and rigor to test system designs than can be accomplished with any of the methodologies applied alone. While this exercise will provide (near) complete knowledge of complex systems and helps analysts to make reliable assumptions and forecasts about their properties, its practical adoption is not commensurate with the theoretical advancements, and evolving formalisms and algorithms, resulting from decades of research by practitioners of the different methodologies. This shortfall has been linked to the prerequisite mathematical skills for dealing with most formalisms, which is compounded by little portability of models between tools of different methodologies that makes it mostly necessary to bear the herculean task of creating and managing several models of same system in different formalisms. Another contributing factor is that most of existing computational analysis environments are dedicated to specific analysis methodologies (i.e., simulation or FM or enactment) and are usually difficult to extend to accommodate other approaches. Thus, one must learn all the formalisms underlining the various methods to create models and go round to update all of them whenever certain system variables change. The contribution of this thesis to alleviating the burdens on users of multiple analysis methodologies for exhaustive study of complex systems can be described as a framework that uses Model-Driven Engineering (MDE) technologies to federate simulation, FM and enactment analysis methodologies behind a unified high-level specification language with support for automated synthesis of artifacts required by the disparate methodologies. This framework envelops four pieces of contributions: i) a methodology that emulates the Model- Driven Architecture (MDA) to propose an independent formalism to integrate the different analysis methodologies. ii) Integration of concepts from the three methodologies to provide a common metamodel to unite some selected formalisms for simulation, FM and enactment. Iii) Mapping rules for automated synthesis of artifacts for simulation, FM and enactment from a common reference model of a system and its requirements. iv) A framework for the enactment of idiscrete event systems. We use the beverage vending system as a running example throughout the thesis. (...)

Thesis (PhD)--Stellenbosch University, 2012. / ENGLISH ABSTRACT: The investigation was aimed to improve the understanding of the binding interactions between DevS and DevR that are implicated in the regulation of the dormancy response in Mycobacterium tuberculosis. These binding interactions could provide good drug targets for the treatment of persistent tuberculosis, the mechanistic understanding of their binding interactions is important for the development of a validated inhibitor screen. A detailed in silico analysis of the amino acid residues that play a role in the binding of receptor DevR to both kinase DevS and the target DNA was undertaken. A reasonable approximation of the DevS structure was produced using homologous protein structures. In silico docking of DevS to DevR merely produced a set of probable candidate structures, since more than one conformation with similar docked energies was observed. The decision on which one is the more correct form can only be estimated by crystallization of this complex. Therefore, the functional expression and purification of the Dev TCS components were pursued. Denaturing HIS™-select nickel affinity gel purification in the form of matrix-assisted refolding led to the production of functional Dev TCS proteins. To understand the binding of DevR to DNA consensus sequences, as well as the nature of these interactions, a model was built of the full length DevR dimer binding to DNA consensus sequences. Based on this model, single mutations were made to DevR in vitro and their effects assessed in order to validate the model built. During Electrophoretic Mobility Shift Assay (EMSA) analysis, it was found that K179I and N183L mutants prevented the binding of DevR to the DNA consensus sequences. If DevR and DevS binding are to be used in a drug development program, it is essential to have the protocols to accurately measure their interaction, in addition to developing a fundamental understanding of how their interactions occur. The binding affinity of DevR to both DevS and the truncated soluble fragment of DevS (DevS201) were explored, using the BIAcore instrument, an SPR-based biosensor. For sufficiently strong binding between a histidine kinase and a response regulator, the KD needs to be in the nM range. The KD was calculated to be 255 nM for DevS201 and 184 nM for DevS. Therefore it can be concluded that DevS201 binds DevR strongly enough to be used in future studies, and that the BIAcore could be used to screen small-molecule inhibitors of DevR-DevS interactions. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die Dev twee komponent sisteem (TKS) bestaan uit ‘n histidine kinase naamlik (DevS) en ‘n reaksie reguleerder DevR. DevS en DevR is betrokke by die regulering van die dormante stadium van Mycobacterium tuberculosis. Hierdie meganisme kan ‘n deurbraak dwelm teiken vir die behandeling van sluimerende tuberkulose wees. Die meganisme van hierdie bindings interaksies is van kritieke belang, tesame met die ontwikkeling van 'n erkende inhibeerder toets. ‘n Gedetaileerde in silico analise van die aminosuur volgordes wat 'n rol speel in die binding van die reseptor DevR aan beide DevS sowel as die teiken DNS is voltooi. ‘n Model van die DevS struktuur is saamgstel met behulp van homoloë proteïen strukture. In silico mering van DevS aan DevR het `n stel van die waarskynlike kandidaat strukture verskaf, aangesien meer as een konformasie met soortgelyke merings energieë waargeneem is. Die mees waarskynlike vorm kan alleenlik geïndentifiseer word na kristallisasie van hierdie kompleks. Die funksionele uitdrukking en suiwering van die Dev TKS proteine is gevolglik uitgevoer. Funksionele Dev TKS proteïene is verkry deur denaturerende HIS-select nikkel affiniteit jel suiwering, in die vorm van matriks-geassisteerde hervouing te gebruik. Ten einde die binding te verstaan tussen DevR en DNS konsensus volgordes, sowel as die aard van hierdie interaksies, is 'n model gebou van die volle lengte DevR dimeer binding aan DNS konsensus volgordes. Hierdie model is gevalideer deur punt mutasies in DevR te skep en die gevolge daarvan te beoordeel met elektroforetiese mobiliteits verskuiwing reaksie analises. Dit is bevind dat K179I en N183L mutante, verhoed die binding van DevR aan die DNS konsensus volgordes. Die gebruik van DevR en DevS bindings in ‘n dwelm ontwikkelingsprogram, benodig die fundamentele begrip van hoe die interaksies plaasvind, sowel as akkurate protokolle om die interaksies te meet. Die BIAcore instrument, ’n SPR-gebaseerde biosensor, is ingespan om die bindings affiniteit van DevR aan beide DevS en die fragment van DevS (DevS201) te ondersoek. Om voldoende sterk binding tussen DevS en die DevR te verseker, moet die KD in die nM omgewing wees. Die KD is bepaal as 255 nM en 184 nM vir DevS201 en DevS, onderskeidelik. Die afleiding kan dus gemaak word dat DevS201 sterk genoeg aan DevR bind om in verdere studies gebruik te kan word, en dat die BIAcore gebruik kan word om klein-molekule inhibeerders van DevR-DevS interaksies te toets.

Cellular space modeling is becoming an increasingly important modeling paradigm for modeling complex systems with spatial-temporal behaviors. The growing demand for cellular space models has directed researchers to use different modeling formalisms, among which Discrete Event System Specification (DEVS) is widely used due to its formal modeling and simulation framework. The increasing complexity of systems to be modeled asks for cellular space models with large number of cells for modeling the systems¡¯ spatial-temporal behavior. Improving simulation performance becomes crucial for simulating large scale cellular space models. In this dissertation, we proposed a framework for improving simulation performance for large scale DEVS-based cellular space models. The framework has a layered structure, which includes modeling, simulation, and network layers corresponding to the DEVS-based modeling and simulation architecture. Based on this framework, we developed methods at each layer to overcome performance issues for simulating large scale cellular space models. Specifically, to increase the runtime and memory efficiency for simulating large number of cells, we applied Dynamic Structure DEVS (DSDEVS) to cellular space modeling and carried out comprehensive performance measurement. DSDEVS improves simulation performance by making the simulation focus only on those active models, and thus be more efficient than when the entire cellular space is loaded. To reduce the number of simulation cycles caused by extensive message passing among cells, we developed a pre-schedule modeling approach that exploits the model behavior for improving simulation performance. At the network layer, we developed a modified time-warp algorithm that supports parallel simulation of DEVS-based cellular space models. The developed methods have been applied to large scale wildfire spread simulations based on the DEVS-FIRE simulation environment and have achieved significant performance results.

La Simulation Comparative et Concurrente (SCC) permet d'effectuer plusieurs simulations d'un système en une seule<br />exécution. Une des premières applications de la SCC a été la Simulation de Fautes Concurrente (SFC) permettant la simu-<br />lation de fautes au sein des systèmes digitaux décrits au niveau portes logiques. De nos jours, les concepteurs de circuits<br />évitent de travailler sur ces modèles logiques et préfèrent utiliser des descriptions plus abstraites basées sur des langages<br />de description de matériel comme le VHDL (Very high speed integrated circuits Hardware Description Language). Ces<br />langages permettent de modéliser et de simuler le comportement des circuits digitaux mais ils ne sont pas appropriés pour<br />la simulation concurrente des comportements fautifs ou fautes. Les barrières au développement d'un simulateur concurrent<br />de fautes comportementales sont le manque de modèles de fautes réalistes et la difficulté à mettre en œuvre les algorithmes<br />concurrents au sein d'un noyau de simulation.<br /> Pour répondre à cette problématique, nous proposons le formalisme BFS-DEVS (Behavioral Fault Simulator for Discrete<br />EVent system Specification). Ce formalisme permet de modéliser et de simuler les fautes comportementales sur des systèmes<br />à événements discrets comme les circuits digitaux décrits en VHDL. Il dérive du formalisme DEVS (Discrete EVent system<br />Specification) introduit par le professeur B.P. Zeigler à la fin des années 70. Le noyau de simulation BFS-DEVS intègre les<br />algorithmes concurrents de la SFC et il s'appuie sur une technique de propagation de listes de fautes au sein des modèles du<br />système. Cette technique améliore la rapidité du processus de simulation car elle permet la détection simultanée de plusieurs<br />fautes et simplifie également l'observabilité des résultats en fin de simulation.

The purpose of this master's thesis was to design and implement the simulation server for the DEVS that is using already existing SmallDEVS system. The work is aimed to description of the DEVS formalism, SmallDEVS and implemented simulation server. This server provides functions to create new DEVS models, edit already existing models and control simulation. In addition server saves information about state changes during the simulation process, so we can find out the state of the model at any simulation time. It allows to analyze this data and get more information about the simulation process, which was not possible until now. There is a complete description of the communication protocol between client and server in this document. If a new function is implemented in the SmallDEVS system, this protocol can be easily updated. A prototype of client was implemented during this project to test the implemented simulation server. The client implements this communication protocol and allows the user to work with the SmallDEVS system on the server.