10.7 Conclu sion
399
com pi la teur : SIMSCRIPT, GPSS (General Purpose Simu la tion System), QGERT
(Queuing networks Graphical Evaluation Review Tech nique), CSS (Com pu ter
System Simu la tion), QNAP (Queuing Network Analysis Package), SLAM (Simu la
tion Language of Alter na tive Modeling), SIMULA et encore d’autres ; cha cun de ces
lan gages s’adresse à type par ti cu lier de sys tème : par exemple OSSL ou CSS sont
dédiés aux sys tèmes infor ma tiques. Ces lan gages com portent :
– un noyau de ges tion de l’échéan cier et de l’hor loge ;
– un géné ra teur des échan tillons arti fi ciels de dif fé rentes lois de pro ba bi lité ;
– une col lecte de sta tistiques sous forme de courbes, d’his to grammes...
10.7 conclu Sion
En conclu sion, la simu la tion est une approche très inté res sante dans le sens où
elle per met de s’affran chir des hypo thèses parfois trop sim pli fi ca trices et contrai
gnantes des approches ana ly tiques et de construire un modèle le plus proche pos
sible du sys tème réel objet de l’étude. Parfois même la simulation pallie l’absence
d’approche analytique. D’autre part, comme toute tech nique de modé li sa tion, le
modèle construit doit avant tout être validé. Autre ment dit, il faut s’assu rer que celuici est structurellement et fonctionnellement cor rect et doit com por ter la prop riété de
« pré dic tion ». Les aspects de vali da tion et d’ana lyse sta tistique de la simu la tion sont
par ti cu liè re ment impor tants pour la per ti nence et la confiance des résul tats obte nus.
Tou te fois, il est clair, vu le carac tère pro ba bi liste des résul tats, que l’approche de
simu la tion ne s’applique que si les approches ana ly tiques adéquates ne peuvent pas
être appli quées. Le lec teur inté ressé par un appro fon dis se ment pourra consul ter les
ouvrages cités ci dessous.
BiBlio gra phie
Ν. Bennacer, G. Flo rin, S. natkin, Probabilistic Vali da tion Using Worst Event Driven and
Impor tance Sampling Simu la tion. 13th Inter na tional Sym po sium on Reliable Distributed
Systems. Dana Point California, p. 2527, 1994.
a. e. conway and a. Goyal, Monte Carlo simu la tion of com pu ter system availability/reliability
models. Proceeding 17th sym po sium Fault Tolerant Computing Systems, p.230235, 1987.
a.M. law and w.d. kelton, Simu la tion modeling and analysis, McGraw Hill, 1982.
J. leroudier, La simu la tion à évé ne ments dis crets, Hommes et Tech niques, 1980.
Byron J. t. MorGan, Elements of simu la tion, Chapman and Hall, 1986.
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com pi la teur : SIMSCRIPT, GPSS (General Purpose Simu la tion System), QGERT
(Queuing networks Graphical Evaluation Review Tech nique), CSS (Com pu ter
System Simu la tion), QNAP (Queuing Network Analysis Package), SLAM (Simu la
tion Language of Alter na tive Modeling), SIMULA et encore d’autres ; cha cun de ces
lan gages s’adresse à type par ti cu lier de sys tème : par exemple OSSL ou CSS sont
dédiés aux sys tèmes infor ma tiques. Ces lan gages com portent :
– un noyau de ges tion de l’échéan cier et de l’hor loge ;
– un géné ra teur des échan tillons arti fi ciels de dif fé rentes lois de pro ba bi lité ;
– une col lecte de sta tistiques sous forme de courbes, d’his to grammes...
10.7 conclu Sion
En conclu sion, la simu la tion est une approche très inté res sante dans le sens où
elle per met de s’affran chir des hypo thèses parfois trop sim pli fi ca trices et contrai
gnantes des approches ana ly tiques et de construire un modèle le plus proche pos
sible du sys tème réel objet de l’étude. Parfois même la simulation pallie l’absence
d’approche analytique. D’autre part, comme toute tech nique de modé li sa tion, le
modèle construit doit avant tout être validé. Autre ment dit, il faut s’assu rer que celuici est structurellement et fonctionnellement cor rect et doit com por ter la prop riété de
« pré dic tion ». Les aspects de vali da tion et d’ana lyse sta tistique de la simu la tion sont
par ti cu liè re ment impor tants pour la per ti nence et la confiance des résul tats obte nus.
Tou te fois, il est clair, vu le carac tère pro ba bi liste des résul tats, que l’approche de
simu la tion ne s’applique que si les approches ana ly tiques adéquates ne peuvent pas
être appli quées. Le lec teur inté ressé par un appro fon dis se ment pourra consul ter les
ouvrages cités ci dessous.
BiBlio gra phie
Ν. Bennacer, G. Flo rin, S. natkin, Probabilistic Vali da tion Using Worst Event Driven and
Impor tance Sampling Simu la tion. 13th Inter na tional Sym po sium on Reliable Distributed
Systems. Dana Point California, p. 2527, 1994.
a. e. conway and a. Goyal, Monte Carlo simu la tion of com pu ter system availability/reliability
models. Proceeding 17th sym po sium Fault Tolerant Computing Systems, p.230235, 1987.
a.M. law and w.d. kelton, Simu la tion modeling and analysis, McGraw Hill, 1982.
J. leroudier, La simu la tion à évé ne ments dis crets, Hommes et Tech niques, 1980.
Byron J. t. MorGan, Elements of simu la tion, Chapman and Hall, 1986.