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  • عام

  • Présentation du Cours MESI

    Intitulé de la matière : Méthodologie et Evaluation des Systèmes Informatiques 
    Unité d'enseignement : UEM3

    Volume horaire global: 14 semaines
    Volume horaire/semaine: 
    • Cours : 01 heure 30 minutes
    • TD : 01 heure 30 minutes
    Coefficient: 02
    Crédits: 04
    Modalité d'évaluation: Examen écrit (60%), Evaluation continuée (40%)
    Modalité de suivi: Interrogations, Devoirs


  • Contact

    Enseignante de la matière : Djamila Mohdeb
    Email: djamila.mohdeb@univ-jijel.dz
    Disponibilité (horaire et lieu) : 

    • Hors-ligne : /
    • En-ligne: Les étudiants peuvent poster leurs questions sur le Forum de ce cours.


  • Compétences visées

    L'objectif de ce cours est de permettre à l'étudiant de simuler un processus et de voir à travers le prototype réalisé le comportement de son système.

  • Connaissance Préalables Recommandées

    Maîtriser un langage de programmation graphique (par exemple: C++)

  • Contenu de la Matière

    Plan du cours

    Chapitre 1: Introduction à a modélisation et la simulation pour les systèmes informatiques
    Chapitre 2: La génération des nombres aléatoires
    Chapitre 3: La simulation à évènements discrets
    • Les approches basées sur les états (automates à états finis, chaînes de Markov, application sur les files d'attente)
    • Les approches hybrides : Les réseaux de Petri
    Chapitre 4: Études de quelques langages de simulation (ARENA-SIMAN, QNAP2)

  • Rendez-vous en ligne

  • Chapitre 1: Notions Fondamentales

  • Chapitre 2: Génération des Nombres Aléatoires

  • Chapitre 3: Simulation à Evènements Discrets

  • Chapitre 4: Etude de Quelques Langages de Simulation

  • Bibliographie

    1. Erard, P.-J., & Déguénon, P. (1996). Simulation par événements discrets: Concepts et réalisations en SIMULA, ADA et SMALLTALK. EPFL Press.
    2. Fleury, G., Lacomme, P., & Tanguy, A. (2006). Simulation à événements discrets. Eyrolles.
    3. Ruegg, A. (1989). Processus stochastiques: Avec applications aux phénomènes d'attente et de fiabilité. EPFL Press.
    4. Birta, L. G., & Arbez, G. (2019). Modelling and Simulation: Exploring Dynamic System Behaviour1 . Springer.
    5. Loper, M. L., & Register, A. (2015). Introduction to Modeling and Simulation2 . Springer.
    6. Ören, T., Zeigler, B. P., & Tolk, A. (2023). Body of Knowledge for Modeling and Simulation: A Handbook3 . Springer.
    7. Lawson, M. V. (2003). Finite Automata. CRC Press.
    8. Grinstead, C. M., & Snell, J. L. (2012). Introduction to Probability. American Mathematical Society.
    9. Norris, J. (1998). Markov Chains. Cambridge University Press.
    10. Esparza, J. (2006). Petri Nets: Modelling, Analysis and Applications. Springer.