BanovazDiego-Slides Prelaurea
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Il documento descrive lo sviluppo di un framework in .NET per l'analisi di sistemi biologici attraverso la programmazione concorrente con vincoli, focalizzandosi sulla simulazione di modelli e sull'interfacciabilità con programmi esterni. Il framework utilizza il linguaggio SCCP per la modellazione probabilistica e agenti interattivi, ed è progettato per essere utilizzato anche da utenti non esperti in programmazione. La ricerca mette in evidenza l'importanza delle prestazioni e delle interfacce grafiche, evidenziando il confronto tra diverse implementazioni riguardo velocità e efficienza.
![Lotka-Volterra: Codice SCCPPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();](https://image.slidesharecdn.com/slides25toupload-110330143421-phpapp01/85/BanovazDiego-Slides-Prelaurea-8-320.jpg)
![Lotka-Volterra: Codice SCCPNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();](https://image.slidesharecdn.com/slides25toupload-110330143421-phpapp01/85/BanovazDiego-Slides-Prelaurea-9-320.jpg)
![Lotka-Volterra: Codice SCCPNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();Scelta](https://image.slidesharecdn.com/slides25toupload-110330143421-phpapp01/85/BanovazDiego-Slides-Prelaurea-10-320.jpg)
![Lotka-Volterra: Codice SCCPNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();SceltaChiamate di Agenti](https://image.slidesharecdn.com/slides25toupload-110330143421-phpapp01/85/BanovazDiego-Slides-Prelaurea-11-320.jpg)
![Lotka-Volterra: Codice SCCPGuardieNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() +[Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();SceltaChiamate di Agenti](https://image.slidesharecdn.com/slides25toupload-110330143421-phpapp01/85/BanovazDiego-Slides-Prelaurea-12-320.jpg)
![Lotka-Volterra: Codice SCCPasktellif (ask) {tell}ratePredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();Tra tutti gli agenti attivi, l’azione da eseguire viene scelta tramite una Race Condition tra le azioni con asktrue.La probabilità che un’azione venga eseguita è proporzionale al proprio rate.](https://image.slidesharecdn.com/slides25toupload-110330143421-phpapp01/85/BanovazDiego-Slides-Prelaurea-13-320.jpg)
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- 1. Facoltà di IngegneriaLAUREA SPECIALISTICA IN INGEGNERIA INFORMATICAIMPLEMENTAZIONE IN .NET DI UN FRAMEWORK PER L'ANALISI DI SISTEMI BIOLOGICI BASATO SULLA PROGRAMMAZIONE CONCORRENTE CON VINCOLI.Studente: Diego BANOVAZRelatore: Prof. Luca BORTOLUSSI
- 2. Prima analisi dell’obbiettivoSi vuole ottenere un framework per la simulazione di modelliIl framework deve essere interfacciabile con programmi esterniDeve essere utilizzabile da utenti non esperti in programmazioneDeve avere prestazioni accettabili
- 4. Linguaggio per la descrizione di modelli
- 5. Modello ad agenti interagenti
- 6. Interazioni di tipo concorrente
- 7. Sistema ad evoluzione probabilisticaLotka-Volterra
- 8. Lotka-Volterra: Codice SCCPPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();
- 9. Lotka-Volterra: Codice SCCPNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();
- 10. Lotka-Volterra: Codice SCCPNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();Scelta
- 11. Lotka-Volterra: Codice SCCPNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();SceltaChiamate di Agenti
- 12. Lotka-Volterra: Codice SCCPGuardieNomi degli AgentiPredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() +[Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();SceltaChiamate di Agenti
- 13. Lotka-Volterra: Codice SCCPasktellif (ask) {tell}ratePredatore :- [X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1]@{Km * X * Y}.Predatore() + [Y > 0 -> Y = Y - 1]@{Kd * Y}.Predatore();Preda:- [X > 0 -> X = X + 1]@{Kr * X}.Preda();Tra tutti gli agenti attivi, l’azione da eseguire viene scelta tramite una Race Condition tra le azioni con asktrue.La probabilità che un’azione venga eseguita è proporzionale al proprio rate.
- 14. Semantica per sCCPPredaPredatoreAgentiX > 0 -> X = X + 1X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1Y > 0 -> Y = Y - 1AzionisCCP istanzia dal sorgente un ambiente fatto da agenti.Il sistema è descritto completamente dagli agenti in vita e dallo stato delle variabili.
- 15. Semantica per ITSX > 0SVPreda > 0 && X > 0GuardiaX = X + 1X = X + 1; SVPreda--; SVPreda++UpdateKr * XSVPreda * Kr * XRateLo stato del sistema è dato dalle definizioni degli Agenti, dalle variabili globali e dalle State Variables. Le State Variables vengono associate ad ogni agente e rappresentano il Numero di agenti attivi di quel particolare tipo.
- 16. Semantica per ODELa modifica alle variabili avviene proporzionalmente alla state variables dell’agente e al rate dell’azione stessa.
- 17. Questa simulazione completamente deterministica.
- 18. Le equazioni e cui si arriva sono le stesse equazioni matematiche che definiscono il sistema.Risultati SemanticheSCCPITSODE
- 19. AnalisiDerivare dal codice SCCP le tre semanticheFornire un’interfaccia utenteInput standardizzatoOutput standardizzatoOutput graficoCustom MemorySemanticPerformance
- 21. Schema Macro ClassiConversione tra sCCPe XMLInterfacciaProgrammazioneInterfaccia SimulazioneCompilatore e Simulatore
- 22. Conversione tra sCCP e XMLUtilizzato un compilatore di compilatori (COCO)
- 23. In grado di generare documenti XML che rispettino un determinato DTD
- 24. Efficace segnalazione degli errori di ParsingConversione tra sCCPe XMLInterfacciaProgrammazioneInterfaccia SimulazioneCompilatore e Simulatore
- 27. Compilazione
- 31. Start BatchSimulationConversione tra sCCPe XMLInterfacciaProgrammazioneInterfaccia SimulazioneCompilatore e Simulatore
- 32. Interfaccia SimulazioneGraphic:Interfaccia completa, funzionalità avanzate
- 33. Possibilità di salvare e continuare le simulazioni
- 34. Modalità continua / modalità per passi
- 35. Traccia il graficoBatch:Stato avanzamento del sistema
- 36. Interfaccia leggera, funzionalità di baseConversione tra SCCP e XMLInterfacciaProgrammazioneInterfaccia SimulazioneCompilatori e Simulatori
- 38. Interfacciabili con programmi esterni
- 39. In grado di comprendere codice XML-sCCP
- 40. Semantica matematica programmabileConversione tra SCCP e XMLInterfacciaProgrammazioneInterfaccia SimulazioneCompilatori e Simulatori
- 41. Compilatori e Simulatori(2)ConstraintStoreDefinition ManagerOperazioni sulle VariabiliOperazioni sulle DefinizioniParser ResultsParser ResultsParser AMParser CSRuntime ManagerParse CSXMLParse AMXMLInput Output
- 42. ConstraintStoreFrom ParserFrom/ToRuntime ManagerConstraintStoreDeclarationsResultsMathParserQueriesNuova VariabileNuova FunzioneNuovo ConstraintNuovo OperatoreNuovo ParametroNuova CostanteIl MathParser è un modulo esterno che permette la risoluzione di equazioni. Il framework mette a disposizione due ConstraintStore, uno basato su muParser e uno basato su Flee.Il ConstraintStore si interfaccia al MathParser facendo da Wrapperintelligiente.Ask: richiede la validità di una formulaTell: impone un nuovo vincolo al sistemaGetRate: ottiene il valore di una formulaGetVariables: ottiene lo stato delle variabili.
- 43. Definition ManagerFrom ParserToRuntime ManagerDefinition ManagerDefinitionsInstancesNuova DefinizioneDefinition Manager contiene e gestisce tutte le definizioni. Ne esiste uno per ogni semantica, in modo che questi possa modellare il suo prodotto a seconda delle richieste.A seconda della sua implementazione ritorna Agenti oppure Transizioni
- 44. Runtime ManagerToUser InterfaceFrom User InterfaceRuntime ManagerCommandsResultsStartStopStepRuntime Manager è l’esecutore.Utilizza il ConstraintStore e l’DefinitionManager per simulare il modello.Loop:Scegli AzioneEsegui AzioneIncrementa il tempo trascorsoStato del sistemaValori delle variabiliAgenti Attivi
- 45. Interfaccia ProgrammazioneMenu CompilazioneScelta SemanticaScelta ConstraintStoreInizia SimulazioneDefinizione Agenti e Stato InizialeDefinizione ConstraintStore
- 46. Interfaccia SimulazioneOptionsStato VariabiliGraficoStato AgentiScelta SimulazioniSystem Status
- 47. TestSistema semplificatoClient ServerLotka-VolterraSintesi di Glucosio da Lattosio in E-Coli
- 48. PerformancesClient Server – Peso del grafico e confronto ConstraintStoreIl grafico rallenta di molto la simulazioneIl ConstraintStoremuParser è molto più lento di FleeIn questo caso ODE è molto più lento di SCCP ed ITSLotka Volterra – Differenza tra i compilatoriITS è più veloce di SCCPODE è più veloce di entrambiLactose – Differenza tra i compilatori
- 49. Analisi PerformanceFlee molto più veloce di muParser (circa 50 volte)
- 50. Tracciare il grafico influenza pesantemente la velocità di simulazione (circa 50 volte)
- 51. ITS risulta più efficiente di sCCP, più agenti in gioco ci sono e più risulta efficiente
- 52. ODE risulta più efficiente in alcuni esempi rispetto ad altriConclusioni6 mesi di lavoroOltre 250 classi scritteOltre 20.000 righe di codiceProgetto funzionante al 100%Migliorie necessarie per incrementarne l’usabilità