Verificación de modelos independientes de la plataforma: un caso de estudio

El lenguaje UML ha sido ampliamente aceptado como el lenguaje estándar de modelado en la industria. El lenguaje OCL es una parte integral de UML, y fue introducido para definir restricciones adicionales que no se pueden expresar en este. Las expresiones OCL son concisas y precisas, y no presentan las ambigüedades del lenguaje natural. Sin embargo, al ser una notación de diseño, OCL no es ejecutable: está definido sobre el modelo, por lo que sus restricciones no se reflejan en el código fuente. Por otro lado, JML es un lenguaje de especificación formal que puede ser utilizado para especificar clases Java. A diferencia de OCL, las expresiones JML están escritas de forma que pueden ser compiladas y analizadas en tiempo de ejecución. En este trabajo se propone transformar de forma automática las restricciones OCL a especificaciones escritas en el .onguaje JML. De esta forma se podrán verificar las restricciones en tiempo de ejecución, y se podrá hacer un análisis estático de estas mediante el uso de probadores de teoremas implementados para JML.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Informátic

Verificación de modelos independientes de la plataforma: un caso de estudio

El lenguaje UML ha sido ampliamente aceptado como el lenguaje estándar de modelado en la industria. El lenguaje OCL es una parte integral de UML, y fue introducido para definir restricciones adicionales que no se pueden expresar en este. Las expresiones OCL son concisas y precisas, y no presentan las ambigüedades del lenguaje natural. Sin embargo, al ser una notación de diseño, OCL no es ejecutable: está definido sobre el modelo, por lo que sus restricciones no se reflejan en el código fuente. Por otro lado, JML es un lenguaje de especificación formal que puede ser utilizado para especificar clases Java. A diferencia de OCL, las expresiones JML están escritas de forma que pueden ser compiladas y analizadas en tiempo de ejecución. En este trabajo se propone transformar de forma automática las restricciones OCL a especificaciones escritas en el .onguaje JML. De esta forma se podrán verificar las restricciones en tiempo de ejecución, y se podrá hacer un análisis estático de estas mediante el uso de probadores de teoremas implementados para JML.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Informátic

Verificación de modelos independientes de la plataforma: un caso de estudio

El lenguaje UML ha sido ampliamente aceptado como el lenguaje estándar de modelado en la industria. El lenguaje OCL es una parte integral de UML, y fue introducido para definir restricciones adicionales que no se pueden expresar en este. Las expresiones OCL son concisas y precisas, y no presentan las ambigüedades del lenguaje natural. Sin embargo, al ser una notación de diseño, OCL no es ejecutable: está definido sobre el modelo, por lo que sus restricciones no se reflejan en el código fuente. Por otro lado, JML es un lenguaje de especificación formal que puede ser utilizado para especificar clases Java. A diferencia de OCL, las expresiones JML están escritas de forma que pueden ser compiladas y analizadas en tiempo de ejecución. En este trabajo se propone transformar de forma automática las restricciones OCL a especificaciones escritas en el .onguaje JML. De esta forma se podrán verificar las restricciones en tiempo de ejecución, y se podrá hacer un análisis estático de estas mediante el uso de probadores de teoremas implementados para JML.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Informátic

Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, cloud y aceleradores como GPU, FPGA y Xeon Phi), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (mapping y scheduling), el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big data, reconocimiento de patrones, bioinformática, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid, entre otros.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, cloud y aceleradores como GPU, FPGA y Xeon Phi), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (mapping y scheduling), el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big data, reconocimiento de patrones, bioinformática, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid, entre otros.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, cloud y aceleradores como GPU, FPGA y Xeon Phi), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (mapping y scheduling), el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big data, reconocimiento de patrones, bioinformática, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid, entre otros.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI