Una herramienta para aplicar técnicas de Montecarlo al análisis de modelos de características

Abstract

La mayoría de los sistemas configurables describen un amplio espacio de soluciones que hacen intratable su exploración exhaustiva. En la literatura encontramos técnicas de análisis como la resolución SAT o la programación de restricciones. Sin embargo, ninguna de ellas ha explorado los métodos basados en la simulación de la toma de decisiones cuando configuramos un sistema. Nosotros proponemos usar el método de Montecarlo el cual simula la búsqueda en espacios de soluciones colosales de manera aleatoria. Este trabajo presenta la implementación de un marco conceptual que aborda varios de esos análisis utilizando métodos de Montecarlo, los cuales, han demostrado tener éxito en otros dominios con espacios de búsqueda colosales como la teoría de juegos. Concretamente presentamos una implementación en Python del marco de trabajo que muestra la viabilidad de nuestra propuesta con la que prevemos que se pueden abordar diferentes problemas y que nuestro marco pueda utilizarse para avanzar el estado del arte.