Título: Traductor de formalismo System Dynamics a DEVS para modelado y simulación de sistemas híbridos.
Director: Rodrigo Castro
Jurado: Pablo Jacovkis. Departamento de Computación (FCEyN-UBA) y Centro Interdisciplinario de Estudios Avanzados (CIEA-UNTREF)
Viktoriya Smeshenko. Instituto Interdisciplinario de Economía Política (IIEP-CONICET/FCE-UBA)

Resumen:

El estudio moderno de sistemas complejos interdisciplinarios mediante modelos de simulación suele requerir expresar dinámicas híbridas (continuas y discretas). Pocas herramientas ofrecen esta capacidad, ya que un tratamiento correcto y eficiente de interacciones entre estas dinámicas no es trivial.

System Dynamics y DEVS son metodologías bien establecidas para modelado y simulación de sistemas complejos, aunque  basadas en enfoques distintos.

System Dynamics fue desarrollado por Jay Forrester en los 50s y se utiliza principalmente para modelar sistemas no lineales de tiempo continuo. Provee un fuerte sesgo hacia el modelado visual. Su enfoque sencillo e intuitivo aleja al usuario de la formulación de ecuaciones, y ha logrado gran aceptación en disciplinas como sociología, ecología, economía, procesos industriales, administración de negocios, etc. Matemáticamente System Dynamics produce sistemas de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (ODEs) no lineales, que son material de estudio riguroso en disciplinas duras como las ingenierías o la física, en las cuales System Dynamics ha pasado mayormente desapercibido.

Entre otras limitaciones, System Dynamics no es capaz de expresar correctamente la presencia de eventos discretos.

Por su parte, DEVS es un formalismo para simulación de sistemas dinámicos basado en eventos discretos, desarrollado en los 70s por Bernard Zeigler. DEVS permite simular cualquier sistema discreto (a tiempo discreto o a eventos discretos) y aproximar sistemas continuos con tanta precisión como se desee. Una de sus características más fuertes es la capacidad de modelar sistemas híbridos, es decir aquellos que combinan los paradigmas de tiempo discreto, eventos discretos y continuo.

Pocas herramientas System Dynamics comerciales aducen proveer dicha capacidad, pero ocultan los detalles de la resolución de las interacciones híbridas. Con sus ventajas y desventajas, existe una cantidad masiva de conocimiento multidisciplinar capturado en forma de modelos System Dynamics acumulado durante décadas. Esto lo hace una técnica que no puede ignorarse en el abanico de opciones de modelado y simulación. Por ello, es de un gran interés contar con la capacidad de reutilizar modelos System Dynamics para componer modelos híbridos complejos, y proveer garantías de correctitud a la hora de la composición de dinámicas discretas con dinámicas continuas.

En esta tesis resolvemos este problema mediante una estrategia basada en traducción entre formalismos.

Primero planteamos equivalencias formales entre ambos formalismos y luego desarrollamos un traductor semi automático. Luego validamos empíricamente la correctitud del traductor para modelos típicos de la literatura, usando el simulador Stella para System Dynamics y CD++ para DEVS. Sin embargo, nuestra metodología es agnóstica de cualquier herramienta específica de simulación. Luego estudiamos casos en los que System Dynamics presenta problemas de correctitud en simulación, y que luego de ser traducidos a DEVS producen los resultados esperados según las ecuaciones de partida.

Finalmente, atacamos un caso complejo de modelado híbrido interdisciplinario. Tomamos un modelo de macroeconomía (basado en ODEs) y otro modelo de intercambio de opinión entre votantes (basado en agentes y autómatas celulares). Aplicando el nuevo traductor interconectamos ambos modelos obteniendo un nuevo sistema híbrido de manera transparente. Completamos el estudio extendiendo el modelo para que el subsistema macroeconómico produzca shocks discretos de opinión sobre los agentes, afectando la tendencia de las preferencias políticas en la población a largo plazo.