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La méthodologie proposée ASCI-mi, étend la méthodologie ASCI en intégrant les modélisations multiple et incrémentielle pour adapter localement la granularité et le type de la modélisation utilisée. L'intérêt de l'aspect incrémentiel est la prise en compte formelle de différents niveaux d'abstraction. Une partie associée à la classe de systèmes préconise la construction d'un modèle générique de connaissance en utilisant UML (étapes d'Analyse et de Spécification). Une partie associée aux systèmes de la classe, permet la construction du modèle de connaissance de tout système de la classe, étape…mehr

Produktbeschreibung
La méthodologie proposée ASCI-mi, étend la méthodologie ASCI en intégrant les modélisations multiple et incrémentielle pour adapter localement la granularité et le type de la modélisation utilisée. L'intérêt de l'aspect incrémentiel est la prise en compte formelle de différents niveaux d'abstraction. Une partie associée à la classe de systèmes préconise la construction d'un modèle générique de connaissance en utilisant UML (étapes d'Analyse et de Spécification). Une partie associée aux systèmes de la classe, permet la construction du modèle de connaissance de tout système de la classe, étape par étape, en utilisant les abstractions identifiées. Le modèle de connaissance obtenu est traduit pour obtenir un modèle de simulation du système étudié. Une application de ASCI-mi aux systèmes de trafic urbain est réalisée et a identifié trois niveaux d'abstraction (zonal, macroscopique et microscopique) qui ont été implanté. Ceci conduit à une modélisation combinée/hybride et à des modèles de simulation dirigée par horloge combinés/hybrides. La combinaison et l'utilisation de tous modèles de trafic existants sont envisageables.
Autorenporträt
David Sarramia est maître de conférences à l'Université BlaisePascal. Il fait partie du , Laboratoire de Physique Corpusculaire du CNRS/IN2P3. Ses travauxs'intéressent à la modélisation et à la simulation de système complexe.