Система модельно-ориентированного программирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Задача исследования сложных многокомпонентных систем появляется в различных областях деятельности человека, и зачастую единственным возможным способом их анализа является имитационное моделирование. Такие системы могут быть заданы через описание своих составных частей (агентов), их поведения и взаимодействия. В данной работе рассматривается система программирования для алгоритмически полной «модельно-ориентированной» парадигмы, основывающейся на понятии «модели-компоненты» – сложной структуры с заданными характеристиками и поведением, семейство которых замкнуто относительно операции объединения в объемлющие структуры, называемые «моделями-комплексами». Рассматриваемая система программирования позволяет разрабатывать модели при помощи декларативного подхода, требует ограниченного применения других парадигм программирования для реализации деталей поведения агентов и предполагает естественным образом проводить параллельные вычисления.

Об авторах

Леонид Вячеславович Круглов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский педагогический государственный университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: leonid.kruglov.cmc@gmail.com

младший научный сотрудник, аспирант

Россия, Москва

Список литературы

  1. Turnbull L. et al. Connectivity and complex systems: learning from a multi-disciplinary perspective //Applied Network Science. 2018. Т. 3.№. 1. P. 1-49.
  2. Butler S., O’Dwyer J.P. Cooperation and stability for complex systems in resource-limited environments//Theoretical ecology. 2020. Т. 13. №. 2. P. 239-250.
  3. Hu Y., Parhizkar T., Mosleh A. Guided simulation for dynamic probabilistic risk assessment of complex systems: concept, method, and application//Reliability Engineering & System Safety. 2022. Т.217. P. 108047.
  4. Бродский Ю.И. Модельный синтез и модельно-ориентированное программирование //Москва: ВЦ РАН. 2013.
  5. D’souza D.F., Wills A.C. Objects, components, and frameworks with UML: the catalysis approach. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1998.
  6. Booch G. et al. Object-oriented analysis and design with applications //ACM SIGSOFT software engineering notes. 2008. Т. 33. №. 5. P. 29-29.
  7. Selic B. The pragmatics of model-driven development //IEEE software. 2003. Т. 20. №. 5.P. 19-25.
  8. Feiler P.H., Gluch D.P., Hudak J.J. The architecture analysis & design language (AADL): An introduction. Carnegie-Mellon Univ Pittsburgh PA Software Engineering Inst. 2006.
  9. Shoham Y. Agent-oriented programming //Artificial intelligence. 1993. Т. 60. №. 1. P. 51-92.
  10. Shoham Y. An overview of agent-oriented programming //Software agents. 1997. Т. 4. P. 271-290.
  11. Rodriguez S., Gaud N., Galland S. SARL: a general-purpose agent-oriented programming language //2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT). IEEE, 2014. Т. 3. P. 103-110.
  12. Бродский Ю.И. Роды структур Н. Бурбаки в задаче синтеза имитационных моделей сложных систем и модельно-ориентированное программирование //Журнал Вычислительной математики и математической физики, 2015, Т. 55, № 1, С. 153–164.
  13. Kruglov L., Brodsky Y. Model-Oriented Programming //Proceedings of CBU in Natural Sciences and ICT. 2021. Т. 2. P. 63-67.
  14. Бродский Ю.И., Круглов Л.В. О структурном подходе к концептуальному моделированию широкого класса крупномасштабных систем // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2021). 2021. С. 375-387.
  15. Бродский Ю.И., Павловский Ю.Н. Разработка инструментальной системы распределенного имитационного моделирования //Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. №. 4. С. 9-21.
  16. Goldin D.Q. et al. Turing machines, transition systems, and interaction //Information and computation. 2004. Т. 194. №. 2. P. 101-128.
  17. Burkholder L. The halting problem //ACM SIGACT News. 1987. Т. 18. №. 3. P. 48-60.
  18. Tarjan R. Depth-first search and linear graph algorithms //SIAM journal on computing. 1972. Т. 1. №. 2. P. 146-160.
  19. Brodsky Y., Kruglov L.V. Model-Oriented Programming as a Consequence of the Structural Theory of Multi-Сomponent Complex Systems // International Journal of Education and Information Technologies. 2021. Т. 15. P. 1-12.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».