Banovaz Diego - Prelaurea Slides

1. Facoltà di Ingegneria LAUREA SPECIALISTICA IN INGEGNERIA INFORMATICA IMPLEMENTAZIONE IN .NET DI UN FRAMEWORK PER L'ANALISI DI SISTEMI BIOLOGICI BASATO SULLA PROGRAMMAZIONE CONCORRENTE CON VINCOLI. Studente: Diego BANOVAZ Relatore: Prof. Luca BORTOLUSSI

2. Prima analisi dell’obbiettivo Si vuole ottenere un framework per la simulazione di modelli Il framework deve essere interfacciabile con programmi esterni Deve essere utilizzabile da utenti non esperti in programmazione Deve avere prestazioni accettabili

4. Linguaggio per la descrizione di modelli

5. Modello ad agenti interagenti

6. Interazioni di tipo concorrente

8. Lotka-Volterra: Codice SCCP Predatore :- [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 SCCP Nomi degli Agenti Predatore :- [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 SCCP Nomi degli Agenti Predatore :- [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 SCCP Nomi degli Agenti Predatore :- [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 Chiamate di Agenti

12. Lotka-Volterra: Codice SCCP Guardie Nomi degli Agenti Predatore :- [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 Chiamate di Agenti

13. Lotka-Volterra: Codice SCCP ask tell if (ask) {tell} rate Predatore :- [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 sCCP Preda Predatore Agenti X > 0 -> X = X + 1 X > 0 -> Y = Y + 1; X = X - 1 Y > 0 -> Y = Y - 1 Azioni sCCP 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 ITS X > 0 SVPreda > 0 && X > 0 Guardia X = X + 1 X = X + 1; SVPreda--; SVPreda++ Update Kr * X SVPreda * Kr * X Rate Lo 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.

17. Questa simulazione completamente deterministica.

19. Analisi Derivare dal codice SCCP le tre semantiche Fornire un’interfaccia utente Input standardizzato Output standardizzato Output grafico Custom MemorySemantic Performance

20. Progettazione SCCP Other SW Input XML Compiler Computazione Simulator Graph CSV Output

21. Schema Macro Classi Conversione tra sCCPe XML Interfaccia Programmazione Interfaccia Simulazione Compilatore e Simulatore

23. In grado di generare documenti XML che rispettino un determinato DTD

24. Efficace segnalazione degli errori di ParsingConversione tra sCCPe XML Interfaccia Programmazione Interfaccia Simulazione Compilatore e Simulatore

26. CommonsFunctions (Save, Load..)

27. Compilazione

28. Selezione Compilatore

29. Selezione ConstraintStore

30. Start GraphicSimulation

31. Start BatchSimulationConversione tra sCCPe XML Interfaccia Programmazione Interfaccia Simulazione Compilatore e Simulatore

33. Possibilità di salvare e continuare le simulazioni

34. Modalità continua / modalità per passi

36. Interfaccia leggera, funzionalità di baseConversione tra SCCP e XML Interfaccia Programmazione Interfaccia Simulazione Compilatori e Simulatori

38. Interfacciabili con programmi esterni

39. In grado di comprendere codice XML-sCCP

40. Semantica matematica programmabileConversione tra SCCP e XML Interfaccia Programmazione Interfaccia Simulazione Compilatori e Simulatori

41. Compilatori e Simulatori(2) ConstraintStore Definition Manager Operazioni sulle Variabili Operazioni sulle Definizioni Parser Results Parser Results Parser AM Parser CS Runtime Manager Parse CSXML Parse AMXML Input Output

42. ConstraintStore From Parser From/ToRuntime Manager ConstraintStore Declarations Results MathParser Queries Nuova Variabile Nuova Funzione Nuovo Constraint Nuovo Operatore Nuovo Parametro Nuova Costante Il 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 formula Tell: impone un nuovo vincolo al sistema GetRate: ottiene il valore di una formula GetVariables: ottiene lo stato delle variabili.

43. Definition Manager From Parser ToRuntime Manager Definition Manager Definitions Instances Nuova Definizione Definition 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 Manager ToUser Interface From User Interface Runtime Manager Commands Results Start Stop Step Runtime Manager è l’esecutore. Utilizza il ConstraintStore e l’DefinitionManager per simulare il modello. Loop: Scegli Azione Esegui Azione Incrementa il tempo trascorso Stato del sistema Valori delle variabili Agenti Attivi

45. Interfaccia Programmazione Menu Compilazione Scelta Semantica Scelta ConstraintStore Inizia Simulazione Definizione Agenti e Stato Iniziale Definizione ConstraintStore

46. Interfaccia Simulazione Options Stato Variabili Grafico Stato Agenti Scelta Simulazioni System Status

47. Test Sistema semplificato Client Server Lotka-Volterra Sintesi di Glucosio da Lattosio in E-Coli

48. Performances Client Server – Peso del grafico e confronto ConstraintStore Il grafico rallenta di molto la simulazione Il ConstraintStoremuParser è molto più lento di Flee In questo caso ODE è molto più lento di SCCP ed ITS Lotka Volterra – Differenza tra i compilatori ITS è più veloce di SCCP ODE è più veloce di entrambi Lactose – Differenza tra i compilatori

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