Detalle de la tesis

Autores: Fernandez, Joaquin.

Resumen: En esta Tesis se presentan los fundamentos y la implementación de nuevas técnicas que permiten simular sistemas hı́bridos de gran escala de manera eficiente utilizando métodos de Quantized State System (QSS). Los métodos QSS reemplazan la discretización temporal aplicada en los métodos clásicos de integración numérica por la cuantificación de las variables de estado. De esta manera se obtiene una aproximación por eventos discretos del sistema continuo original que presenta ciertas ventajas sobre los enfoques clásicos.Debido a esta forma de discretización, la manera más sencilla de implementar estos métodos de aproximación numérica es mediante el uso de motores de simulación de eventos discretos. Sin embargo, el costo computacional adicional impuestopor el mecanismo de simulación de eventos discretos hace que estas implementaciones sean ineficientes. Los nuevos algoritmos de simulación para métodos QSS desarrollados fueron concebidos de manera tal que no es necesario utilizar un motor de simulación de eventos discretos y como consecuencia los algoritmos propues-tos presentan una mejora notable en los tiempos de simulación con respecto a las implementaciones previas de este tipo de métodos.Una caracterı́stica adicional de los nuevos algoritmos de simulación es que permiten simular modelos complejos de gran escala que usualmente conllevan un costo computacional alto. Debido al desarrollo de procesadores multi-núcleo como ası́también de clusters de computadoras multi?nodo en los últimos años, la simulación en paralelo de sistemas de tiempo continuo representa la manera usual de reducir el costo computacional. Siguiendo esta idea, se desarrolló una nueva técnica deparalelización especı́ficamente diseñada para métodos de QSS.Esta técnica, basada en la naturaleza ası́ncrona de los métodos QSS utiliza un mecanismo de sincronización no estricto entre los diferentes procesos lógicos que intervienen en la simulación. Esta nueva metodologı́a de simulación en paralelo permite reducir de manera significativa los tiempos de simulación introduciendo un error numérico adicional que depende de ciertos parámetros dados. Un análisis teórico del error introducido nos permite demostrar que el mismo puede ser acotado bajo ciertos supuestos.Finalmente, se desarrolló una herramienta que implementa los nuevos algoritmos propuestos y que permite analizar en profundidad su rendimiento en diferentes sistemas hı́bridos de gran escala. Adicionalmente, se desarrollaron herramientasque permiten la traducción automática de sistemas de ecuaciones diferenciales descriptos en diferentes lenguajes de modelado estándar (OpenModelica y SBML) posibilitando de esta manera la integración de las nuevas metodologı́as desarrolladas con diferentes entornos de modelado y simulación.

Grado académico: Universitario de posgrado/doctorado.

Titulo obtenido: Doctor en Informática.

Idioma: Español.

Area de conocimiento: Ciencias de la Computación.

Año: 2017