Una herramienta para aplicar técnicas de Montecarlo al análisis de modelos de características
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Autores: Jose Miguel Horcas, Antonio German Marquez Trujillo, José Galindo Gómez
, David Benavides
- Localización: Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021): [Málaga, 22 al 24 de septiembre de 2021] / coord. por Rafael Capilla Sevilla , Maider Azanza Sese , Miguel Rodríguez Luaces , M. M. Roldán García , Dolores Burgueño Caballero, José Raúl Romero Salguero , José Antonio Parejo Maestre , José Francisco Chicano García , Marcela Genero , Óscar Díaz García , José González Enríquez , María Carmen Penades Gramage ; Silvia Mara Abrahao Gonzales (col.) , 2021
- Idioma: español
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Resumen
La mayoría de los sistemas configurables describen un amplio espacio de soluciones que hacen intratable su exploración exhaustiva. En la literatura encontramos técnicas de análisis como la resolución SAT o la programación de restricciones. Sin embargo, ninguna de ellas ha explorado los métodos basados en la simulación de la toma de decisiones cuando configuramos un sistema. Nosotros proponemos usar el método de Montecarlo el cual simula la búsqueda en espacios de soluciones colosales de manera aleatoria. Este trabajo presenta la implementación de un marco conceptual que aborda varios de esos análisis utilizando métodos de Montecarlo, los cuales, han demostrado tener éxito en otros dominios con espacios de búsqueda colosales como la teoría de juegos. Concretamente presentamos una implementación en Python del marco de trabajo que muestra la viabilidad de nuestra propuesta con la que prevemos que se pueden abordar diferentes problemas y que nuestro marco pueda utilizarse para avanzar el estado del arte.
