Identificación eficiente de componentes fuertemente conexas en la causalización de grandes modelos orientados a objetos
Palabras clave:
modelos a gran escala, componentes fuertemente conexas, ecuaciones algebraico-diferenciales, ModelicaResumen
Este artículo describe un algoritmo para encontrar componentes fuertemente conexas (CFC) de grafos dirigidos que presentan patrones repetitivos en su estructura. Dichos grafos pueden ser definidos de manera compacta utilizando Set-Based Graphs (SBG). Aprovechando esta representación, el costo computacional del algoritmo propuesto no varia al incrementar la cantidad de vértices y aristas presentes en el mismo patrón.
Su principal aplicación es la detección de lazos algebraicos durante la causalización de modelos orientados a objetos que cuentan con arreglos de variables y ecuaciones. De este modo el algoritmo propuesto preserva y retorna un resultado compacto, lo cual es útil para generar código de simulación eficiente.
Además de presentar el algoritmo en cuestión, el artículo incluye resultados teóricos relativos a su complejidad computacional. Por último se analiza el rendimiento real del algoritmo en dos modelos con distintos tipos de lazos algebraicos.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Denise Marzorati, Joaquín Fernández, Ernesto Kofman

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Acorde a estos términos, el material se puede compartir (copiar y redistribuir en cualquier medio o formato) y adaptar (remezclar, transformar y crear a partir del material otra obra), siempre que a) se cite la autoría y la fuente original de su publicación (revista y URL de la obra), b) no se use para fines comerciales y c) se mantengan los mismos términos de la licencia.











