Extensión de funcionalidades de la herramienta PeabraiN
PeabraiN, acrónimo de Performance Estimation bAsed (on) Bounds (and) Resource optimisAtIon (for Petri) Nets, es una herramienta desarrollada por el grupo de investigación GISED. PebraiN permite, entre otras funcionalidades, realizar estimación de rendimiento, optimización de recursos, cálculo de cotas estructurales de marcado y habilitación, cálculo de las ratios de visita de transiciones y simulación (determinística) de redes de Petri estocásticas. Muchas de estas funcionalidades son calculadas a través de problemas de optimización lineal.
PeabraiN proporciona todas estas funcionalidades como plug-ins de una herramienta gráfica para modelado y verificación de redes de Petri llamada PIPE. PeabraiN, como PIPE, está desarrollada con el lenguaje de programación Java usando el entorno de desarrollo Eclipse.
El objetivo de este PFC es extender las funcionalides actuales de PeabraiN para poder tener una herramienta más completa y versátil. En concreto, los grandes hitos a cumplir en este PFC son: en primer lugar, permitir al usuario elegir el solucionador de problemas de optimización lineal para los cálculos en que es necesario, para no centrarse en un único solucionador (como se encuentra actualmente). Segundo, realizar una herramienta vía comandos (command-line interface, CLI) para poder usar PeabraiN desde línea de comandos, permitiendo así su invocación en procesos de secuencia. Se pretende también aprovechar esta funcionalidad de CLI para realizar un servicio web de análisis de redes de Petri usando PeabraiN. En tercer lugar, se pretende añadir otros algoritmos de simulación estocástica de redes de Petri para poder realizar comparativas entre ellos. También se pretende mejorar diversos aspectos gráficos de PeabraiN/PIPE para facilitar su uso por parte de lo usuarios.
Para ello, el alumno realizará un estudio de los actuales solucionadores de problemas de optimización lineal gratuitos, y su integración en Java. También profundizará en el desarrollo en Java usando patrones de software, estudiando en cada caso cuál es el más adecuado y justificándolo. Además, el alumno profundizará en los métodos de simulación estocástica y determinística de sistemas de eventos discretos, mediante la implementación de algoritmos de simulación para redes de Petri con tiempo.
