Model-oriented programming system

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problem of analysis of complex multiple component systems arises in various areas of science and engineering. Modeling and simulation is often the only available approach to it. Such systems can be described in terms of their structure, behavior and interaction of its components (agents). In this work, a programming system for Turing complete “model-oriented” paradigm is proposed, which is based on the concept of “modelcomponent” – a complex structure with fixed characteristics and behavior and without external methods. The set of model-components is closed under the union operation into a containing structure called “model-complex”. The proposed programming system allows to develop models using declarative approach, requires limited application of other paradigms for agent behavior programming and naturally allows parallel computations.

About the authors

L. V. Kruglov

Moscow Pedagogical State University

Author for correspondence.
Email: leonid.kruglov.cmc@gmail.com

Junior research fellow, postgraduate student

Russian Federation, Moscow

References

  1. Turnbull Laura et al. Connectivity and complex systems: learning from a multi-disciplinary perspective. Applied Network Science 3.1 (2018):1-49.
  2. Butler Stacey and James P. O’Dwyer. Cooperation and stability for complex systems in resourcelimited environments. Theoretical ecology 13.2 (2020): 239-250.
  3. Hu Yunwei, Tarannom Parhizkar and Ali Mosleh. Guided simulation for dynamic probabilistic risk assessment of complex systems: concept, method, and application. Reliability Engineering & System Safety 217 (2022): 108047.
  4. Brodsky Yu.I. Model’nyj sintez i model’noorientirovannoe programmirovanie [Model synthesis and model-oriented programming]. Moscow: CC RAS, 2013.
  5. D’souza, Desmond F. and Alan Cameron Wills. Objects, components, and frameworks with UML: the catalysis approach. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1998.
  6. Booch Grady et al. Object-oriented analysis and design with applications. ACM SIGSOFT software engineering notes 33.5 (2008): 29-29.
  7. Selic Bran. The pragmatics of model-driven development. IEEE software 20.5 (2003): 19-25.
  8. Feiler Peter H., David P. Gluch and John J. Hudak. The architecture analysis & design language (AADL): An introduction. Carnegie-Mellon Univ Pittsburgh PA Software Engineering Inst, 2006.
  9. Shoham Yoav. Agent-oriented programming. Artificial intelligence 60.1 (1993): 51-92.
  10. Shoham Yoav. An overview of agent-oriented programming. Software agents 4 (1997): 271-290.
  11. Rodriguez Sebastian, Nicolas Gaud and Stéphane Galland. SARL: a general-purpose agentoriented programming language. 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT). Vol. 3. IEEE, 2014.
  12. Brodsky Yu.I. Bourbaki’s structure theory in the problem of complex systems simulation models synthesis and model-oriented programming. Computational Mathematics and Mathematical Physics 55.1 (2015): 148-159.
  13. Kruglov Leonid and Yury Brodsky. ModelOriented Programming. Proceedings of CBU in Natural Sciences and ICT 2 (2021): 63-67.
  14. Brodsky Yu.I., Kruglov L.V. O strukturnom podhode k konceptual’nomu modelirovaniyu shirokogo klassa krupnomasshtabnyh sistem [About structural approach to conceptual modeling of a wide class of large-scale systems]. Management of Large-Scale System Development (MLSD’2021). 2021.
  15. Brodsky Yu.I., Pavlovsky Yu.N. Razrabotka instrumental’noj sistemy raspredelennogo imitacionnogo modelirovaniya [Development of instrumental system of distributed simulation modeling]. Journal of Information Technologies and Computing Systems 4 (2009): 9-21.
  16. Goldin Dina Q. et al. Turing machines, transition systems, and interaction. Information and computation 194.2 (2004): 101-128.
  17. Burkholder Leslie. The halting problem. ACM SIGACT News 18.3 (1987): 48-60.
  18. Tarjan Robert. “Depth-first search and linear graph algorithms.” SIAM journal on computing 1.2 (1972): 146-160.
  19. Brodsky Yu.I., Kruglov L.V. Model-Oriented Programming as a Consequence of the Structural Theory of Multi-Сomponent Complex Systems. International Journal of Education and Information Technologies 15 (2021): 1-12.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».