T.6 – DISEÑO BASADO EN MODELOS (2016)

Resumen Español
Universidad Universidad Autónoma de Barcelona (UAB)
Grado Ingeniería Informática - 1º curso
Asignatura Fonaments d'Enginyeria
Año del apunte 2016
Páginas 3
Fecha de subida 08/07/2017
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Resumen Teoria "Fonaments d'Enginyeria".

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FE | TEMA 6 – DISEÑO BASADO EN MODELOS 1. Introducción Modelo • • • • Un modelo es cualquier representación (matemática), simplificada de un sistema real o un proceso de ingeniería que puede usarse para ayudar en el análisis o el diseño.
Es una abstracción de la realidad. Es una representación de la realidad que ayuda a entender cómo funciona. Es una construcción intelectual y descriptiva de una entidad en la cual un observador tiene interés.
Los modelos se construyen con una finalidad: estudiar el objeto real con más facilidad y deducir propiedades difíciles de observar en la realidad, para luego ser transmitidos.
La calidad o utilidad en modelos es medida por su capacidad de capturar las características del sistema físico que representa. Todos los modelos exitosos generalmente distorsionan las cosas no esenciales con el fin de captar las características que realmente importan. En el peor de los casos, un modelo es una descripción concisa de un conjunto de datos.
Sistema • • • • Un sistema es un conjunto de partes interrelacionadas. Existe en un medio ambiente separado por sus límites.
Estructural: Se define el sistema identificando y describiendo cada una de sus partes. Se considera que luego de hacer esto se puede conocer al sistema.
Funcional: Se define el sistema considerando cada una de sus partes como una caja negra y conociendo las interrelaciones que existen entre ellas. Se conoce el sistema, si es que se conoce su dinámica.
Son construcciones mentales que corresponden a la representación mental de los objetos del mundo real, donde cada sistema depende del punto del observador (Diferentes Personas -> Diferentes Visiones -> Diferentes Sistemas).
Problemas en relación a los sistemas • El proceso de elaboración del modelo involucra un grado de abstracción y no necesariamente es una réplica de la realidad; consiste en una descripción que puede ser física, verbal o abstracta en forma, junto con las reglas de operación. Más aún debido a que el modelo es dinámico, su respuesta a diferentes entradas puede ser usada para estudiar el comportamiento del sistema del cual fue desarrollado.
¿Qué permite un modelo? • • • En el caso de la simulación se hace posible experimentar: es replicar procesos bajo diferentes escenarios.
Conceptos básicos o Escenario: conjunto de condiciones bajo las cuales se construye un modelo o Factores: variables que influyen en el funcionamiento de la simulación Con la modelización debe existir una relación simétrica entre las propiedades del objeto real y el modelo.
Riesgos del modelado • • • Existen errores inherentes al proceso de modelización ▪ error de generalización en la medida de los elementos ▪ error por la selección de componentes ▪ error por propagación Limitaciones en la analogía modelo-realidad ▪ validez en un dominio temporal ▪ validez en un dominio espacial Riesgo de inestabilidad: comportamiento discontinuo del modelo que reduce su utilidad a dominios de valores limitados.
Tipos de modelos • • • • • • • • • • • • • • • Modelos mentales: depende de nuestro punto de vista, suelen ser incompletos.
Modelos formales: están basados en reglas, son transmisibles.
Modelos físicos: representan la realidad que nos interesa.
Modelos abstractos: representan de forma abstracta la realidad que nos interesa.
Modelos descriptivos: permiten entender el comportamiento de la realidad que nos interesa (dibujos, bocetos, etc.).
Modelo predictivos: permiten predecir el comportamiento sistema en estudio, en determinadas circunstancias (modelos matemáticos).
Modelos estáticos: aquellos en que las realidades entre las variables se consideran permanentes (no dependen del tiempo).
Modelos dinámicos: aquellos que nos permites conocer los valores de las variables en función del tiempo.
Modelos dinámicos de tiempo continuo: nos dan el valor de las variables en cualquier instante de tiempo. Su diseño suele apoyarse en leyes de conservación de magnitudes físicas.
Modelos dinámicos de tiempo discreto: nos dan el valor de las variables en determinados instantes de tiempo, (normalmente equidistantes).
Modelos deterministas: describen que pasará (con certeza).
Modelos estocásticos: describen qué podrá pasar (con cierta probabilidad).
Modelos icónicos: se parecen al sistema modelado. Los modelos icónicos son réplicas morfológicas donde se representan propiedades métricas: existe una relación de isomorfismo.
Modelos análogos: describen el comportamiento del sistema modelado pero no se parecen a él. Se construyen mediante mecanismos físicos cuyo comportamiento es similar al del objeto real.
Modelos digitales: también se asemejan al sistema modelado y pueden ser icónicos (réplicas morfológicas) o tener isomorfismo (existe relación en sus proporciones.
Modelado • Los elementos que caracterizan a un sistema de eventos discretos son: o Un número finito de estados posibles.
o Cambian de estado en un conjunto finito de puntos temporales, en los que ocurre un evento.
Por ello se dan procesos de paralelismo y concurrencia, sincronización y compartición de recursos.
Redes de Petri • Elementos: - Lugares: Asociados a los estados del sistema.
- Transiciones: Asociadas a los eventos (que normalmente era acciones o condiciones) - Marcas (tokens): El número de marcas en cada uno de los lugares define el valor concreto del estado del sistema.
- Arcos: Conectan lugres con transiciones (arcos d entrada), o transiciones con lugares (arcos de salida). Tienen un peso asociado que, si no se indica, vale 1.
• Consideraciones - - Un lugar puede tener cero o más tokens.
El estado está representado por la distribución de tokens sobre los lugares.
Una transición está habilitada si cada una de sus entradas tiene por lo menos un token.
Una transición habilitada (enabled) puede desbloquearse (fired) y continuar la dinámica del sistema. Cuando esto ocurre consume un token de cada entrada y produce un token en cada salida.
Ejecución Secuencial: t2 solo se activa si se ha activado t1.
Resticción de precedencia.
- - - Sincronización: t1 será habilitada solo cuando exista al menos un token en cada arco de entrada.
Unión: ocurre cuando los tokens de diferentes lugares llegan a un servicio y pasada la transición se transforman en un token de salida.
Concurrencia: t1y t2 son concurrentes; con esta propiedad una red de Petri puede modelar sistemas distribuidos con múltiples procesos ejecutándose al mismo tiempo.
Conflicto: t1 y t2 están listos para ser habilitados pero la habilitación de una inhibe a la otra a que pueda habilitarse. El resultado de un conflicto puede ser resuelto por una regla no-determinista o por una regla con probabilidades (asignando las probabilidades a cada arco).
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