Using Qualitative Discrete Event Simulation to Calculate Near Exact Output Statistics

The scope of this dissertation is to develop a statistical analysis method for the Qualitative Discrete Event Simulation (QDES) methodology. The method presented shows the calculation of the probability of occurrence and the event time distribution for each event that is generated using QDES by imposing an assumption on the distribution of the delay intervals in the simulation, in particularly uniform distribution. The resulting calculations are used in calculating the simulation time-persistent output statistics and tally statistics for variables of interests. The Qualitative Discrete Event Simulation (QDES) methodology has been advanced as a decision tool and its capability has been enhanced to provide meaningful output information. A probabilistic approach to the statistical analysis of a QDES model has been developed. The advancement in the area of reasoning with probability to produce near exact output statistics from QDES will allow modelers to make wise decisions based on a single run, instead of sampling from multiple runs as in a regular discrete event simulation model. The near exact output statistics will be able to describe the distribution of different variables, such as the queue length, customer delay, server utilization, etc., together with information for the probability of these average values occurring for each variable and the event sequences that lead to these values. The probabilistic nature of our approach to calculating statistics from a QDES output opens up new chapter on creating a closed-form discrete event simulation output. The key behind the approach is that by imposing statistical distribution on the temporal intervals and using a complex set of conditional probabilities for the thread, the statistics in the QDES model is exactly represented.Industrial Engineering & Managemen

Qualitative Optimization : Development of a Methodology for Determining the Shortest Path of a Network with Interval-valued Arc Lengths

Industrial Engineering and Managemen

Approches sémantiques pour la méta-optimisation des réseaux biomoléculaires complexes

Systems biology models aim to understand the behaviour of a cell trough a complex biomolecular network. In the literature, most research focuses on modelling isolated parts of this network, such as metabolic networks.However, to fully understand the cell’s behaviour we should analyze the biomolecular network as a whole. Avail-able approaches do not address these requirements sufficiently. In this context, we aim at developing a platform that enables biologists to simulate the state changes of biomolecular networks with the goal of steering their be-haviours. The platform employs rules, knowledge and experience, much like those that an expert biologist mightderive. This platform consists of four modules: a logic-based modelling module, a semantic modelling module,a qualitative discrete-event simulation module and an optimization module. For this purpose, we first present alogic-based approach for modelling complex biomolecular networks including the structural, functional and be-havioural aspects. Next, we propose a semantic approach based on four ontologies to provide a rich description of biomolecular networks and their state changes. Then, we present a method of qualitative discrete-event simulation to simulate the biomolecular network behaviour over time. Finally, we propose a multi-objective optimization method for optimizing the transittability of complex biomolecular networks in which we take into account various criteria such as minimizing the number of external stimuli, minimizing the cost of these stimuli, minimizing the number of target nodes and minimizing patient discomfort. Based on these four contributions, a prototype called the CBNSimulator was developed. We describe our approaches and show their applicability through real cases studies, the bacteriophage T4 gene 32, the phage lambda, and the p53 signaling network. Results demonstrate that these approaches provide the necessary elements to model, reason and analyse the dynamic behaviour and the transition states of complex biomolecular networks.Les modèles de la biologie des systèmes visent à comprendre le comportement d’une cellule à travers un réseau biomoléculaire complexe. Dans a littérature, la plupart des études ne se sont intéressés qu’à la modélisation des parties isolées du réseau biomoléculaire com les réseaux métaboliques, etc. Cependant, pour bien comprendre le comportement d’une cellule, nous devons modéliser et analyser le réseau biomoléculaire dans son ensemble. Les approches existantes ne répondent pas suffisamment à ces exigences. Dans ce projet de recherche,nous proposons une plate-forme qui permet aux biologistes de simuler les changements d’état des réseaux biomoléculaires dans le but de piloter leurs comportements et de les faire évoluer d’un état non désiré vers un état souhaitable. Cette plate-forme utilise des règles, des connaissances et de l’expérience, un peu comme celles que pourrait en tirer un biologiste expert. La plate-forme comprend quatre modules : un module de modélisation logique, un module de modélisation sémantique, un module de simulation qualitative à événements discrets etun module d’optimisation. Dans ce but, nous présentons d’abord une approche logique pour la modélisation des réseaux biomoléculaires complexes, incluant leurs aspects structurels, fonctionnels et comportementaux. Ensuite, nous proposons une approche sémantique basée sur quatre ontologies pour fournir une description riche des réseaux biomoléculaires et de leurs changements d’état. Ensuite, nous présentons une méthode de simulation qualitative à événements discrets pour simuler le comportement du réseau biomoléculaire dans le temps. Enfin, nous proposons une méthode d’optimisation multi-objectifs pour optimiser la transitabilité des réseaux biomoléculaires complexes dans laquelle nous prenons en compte différents critères tels que la minimisation du nombre de stimuli externes, la minimisation du coût de ces stimuli, la minimisation du nombre de noeuds cibles et la minimisation de l’inconfort du patient. En se fondant sur ces quatre contributions, un prototype appelé CBN-Simulateur a été développé. Nous décrivons nos approches et montrons leurs applications sur des études de cas réels, le bactériophage T4 gene 32, le phage lambda et le réseau de signalisation p53. Les résultats montrent que ces approches fournissent les éléments nécessaires pour modéliser, raisonner et analyser le comportement dynamique et les états de transition des réseaux biomoléculaires complexes

Approches sémantiques pour la méta-optimisation des réseaux biomoléculaires complexes

Les modèles de la biologie des systèmes visent à comprendre le comportement d’une cellule à travers un réseau biomoléculaire complexe. Dans a littérature, la plupart des études ne se sont intéressés qu’à la modélisation des parties isolées du réseau biomoléculaire com les réseaux métaboliques, etc. Cependant, pour bien comprendre le comportement d’une cellule, nous devons modéliser et analyser le réseau biomoléculaire dans son ensemble. Les approches existantes ne répondent pas suffisamment à ces exigences. Dans ce projet de recherche,nous proposons une plate-forme qui permet aux biologistes de simuler les changements d’état des réseaux biomoléculaires dans le but de piloter leurs comportements et de les faire évoluer d’un état non désiré vers un état souhaitable. Cette plate-forme utilise des règles, des connaissances et de l’expérience, un peu comme celles que pourrait en tirer un biologiste expert. La plate-forme comprend quatre modules : un module de modélisation logique, un module de modélisation sémantique, un module de simulation qualitative à événements discrets etun module d’optimisation. Dans ce but, nous présentons d’abord une approche logique pour la modélisation des réseaux biomoléculaires complexes, incluant leurs aspects structurels, fonctionnels et comportementaux. Ensuite, nous proposons une approche sémantique basée sur quatre ontologies pour fournir une description riche des réseaux biomoléculaires et de leurs changements d’état. Ensuite, nous présentons une méthode de simulation qualitative à événements discrets pour simuler le comportement du réseau biomoléculaire dans le temps. Enfin, nous proposons une méthode d’optimisation multi-objectifs pour optimiser la transitabilité des réseaux biomoléculaires complexes dans laquelle nous prenons en compte différents critères tels que la minimisation du nombre de stimuli externes, la minimisation du coût de ces stimuli, la minimisation du nombre de noeuds cibles et la minimisation de l’inconfort du patient. En se fondant sur ces quatre contributions, un prototype appelé CBN-Simulateur a été développé. Nous décrivons nos approches et montrons leurs applications sur des études de cas réels, le bactériophage T4 gene 32, le phage lambda et le réseau de signalisation p53. Les résultats montrent que ces approches fournissent les éléments nécessaires pour modéliser, raisonner et analyser le comportement dynamique et les états de transition des réseaux biomoléculaires complexes.Systems biology models aim to understand the behaviour of a cell trough a complex biomolecular network. In the literature, most research focuses on modelling isolated parts of this network, such as metabolic networks.However, to fully understand the cell’s behaviour we should analyze the biomolecular network as a whole. Avail-able approaches do not address these requirements sufficiently. In this context, we aim at developing a platform that enables biologists to simulate the state changes of biomolecular networks with the goal of steering their be-haviours. The platform employs rules, knowledge and experience, much like those that an expert biologist mightderive. This platform consists of four modules: a logic-based modelling module, a semantic modelling module,a qualitative discrete-event simulation module and an optimization module. For this purpose, we first present alogic-based approach for modelling complex biomolecular networks including the structural, functional and be-havioural aspects. Next, we propose a semantic approach based on four ontologies to provide a rich description of biomolecular networks and their state changes. Then, we present a method of qualitative discrete-event simulation to simulate the biomolecular network behaviour over time. Finally, we propose a multi-objective optimization method for optimizing the transittability of complex biomolecular networks in which we take into account various criteria such as minimizing the number of external stimuli, minimizing the cost of these stimuli, minimizing the number of target nodes and minimizing patient discomfort. Based on these four contributions, a prototype called the CBNSimulator was developed. We describe our approaches and show their applicability through real cases studies, the bacteriophage T4 gene 32, the phage lambda, and the p53 signaling network. Results demonstrate that these approaches provide the necessary elements to model, reason and analyse the dynamic behaviour and the transition states of complex biomolecular networks