home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / comp / simulati / 68 next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-18  |  41.5 KB

  1. Path: sparky!uunet!caen!uflorida!simulation
  2. From: simulation@uflorida.cis.ufl.edu (Moderator: Paul Fishwick)
  3. Newsgroups: comp.simulation
  4. Subject: SIMULATION DIGEST V30 N6
  5. Message-ID: <37955@uflorida.cis.ufl.edu>
  6. Date: 17 Dec 92 21:20:46 GMT
  7. Sender: fishwick@uflorida.cis.ufl.edu
  8. Reply-To: simulation@uflorida.cis.ufl.edu
  9. Lines: 1071
  10. Approved: fishwick@uflorida.cis.ufl.edu
  11.  
  12. Volume: 30, Issue: 6, Thu Dec 17 16:19:53 EST 1992
  13.  
  14. +----------------+
  15. | TODAY'S TOPICS |
  16. +----------------+
  17.  
  18.  
  19. [NEW QUESTIONS]
  20.   Books on Simulation
  21.   Hierarchical Decomposition
  22.   Introductory Books
  23.   Synchronization in Distributed Systems
  24.   VHDL vs. Verilog
  25.   Boat Simulator
  26.   ModSim Compiler
  27. [SOFTWARE]
  28.   Simulating the US Budget
  29.   LOOPN: Object Oriented Petri Net Simulator
  30. [CALL FOR PAPERS/PARTICIPATION]
  31.   Annual Simulation Symposium
  32.   Summer Computer Simulation Conference (SCSC '93)
  33. [DEPARTMENTS]
  34.   Simulation in the Service of Society
  35.  
  36. * Moderator: Paul Fishwick, Univ. of Florida
  37. * Send topical mail to: simulation@bikini.cis.ufl.edu OR
  38.   post to comp.simulation via USENET
  39. * Archives available via FTP to bikini.cis.ufl.edu (128.227.224.1).
  40.   Login as 'anonymous', use your e-mail address as the password, change
  41.   directory to pub/simdigest. Do 'binary' before any file transfers.
  42. * Simulation Tools available by doing above and changing the
  43.   directory to pub/simdigest/tools. 
  44.  
  45.  
  46.  
  47.  
  48. -----------------------------------------------------------------------------
  49.  
  50.  
  51. Subject: [NEW QUESTIONS]
  52.  
  53.  
  54. ------------------------------
  55.  
  56.  
  57. Date: Wed, 9 Dec 1992 20:06:19 GMT
  58. From: news@ns1.nodak.edu (News login)
  59. To: comp-simulation@uunet.UU.NET
  60. Content-Length: 1409
  61. X-Lines: 32
  62.  
  63.  
  64. Newsgroups: comp.simulation
  65. Path: plains.NoDak.edu!bhati
  66. From: bhati@plains.NoDak.edu (Amit Bhati)
  67. Subject: req., suggestions on text books in Simulation
  68. Sender: usenet@ns1.nodak.edu (News login)
  69. Date: Wed, 9 Dec 1992 20:06:18 GMT
  70. Nntp-Posting-Host: plains.nodak.edu
  71. Organization: North Dakota Higher Education Computing Network
  72.  
  73. Hi folks, I am a starting Grad. student in CS and want to learn the theory,
  74. programming (for my present work it will be in C/C++) and all the Statistics
  75. necessary in basic Computer based Simulation. However, I am fairly ignorent
  76. of the area and would like people to suggest a good, comprehensive book(s)
  77. to read on introductory to intermediate stuff in Simuation. You may suggest
  78. advanced stuff, that I could use later too.
  79.    If it may help, my work shall be in investigating Scheduling strategies
  80. for multi-processor systems.
  81.    I do not read this news-group regularly, so replies by e-mail shall be
  82. greatly appreciated. Many thanks in advance.
  83.  
  84. Cheers,
  85. Amit
  86.  -- 
  87.  
  88. =-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
  89. |Amit Bhati        |bhati@plains.NoDak.edu| "All that is there in the|
  90. |Computer Science Dept.,|!uunet!plains!bhati   |  middle of the road is a |
  91. |IACC Building, NDSU,   |Ph: (701) 232-6754    |  dumb, yellow line and a |
  92. |Fargo, ND 58105.    |                      |  dead skunk."            |
  93.  
  94.  
  95.  
  96. ------------------------------
  97.  
  98. Date: Fri, 11 Dec 92 17:08 GMT
  99. From: Evan Gamblin <0001847804@mcimail.com>
  100. To: "simulation@uflorida" <simulation@bikini.cis.ufl.edu>
  101. Subject: Hierarchical.decomposition software
  102. Content-Length: 1210
  103. X-Lines: 32
  104.  
  105. In the early 1960's the architect Christopher Alexander used graphical 
  106. decomposition as a means of understanding and solving complex community
  107. planning problems having hundreds of potentially conflicting variables.
  108.  
  109.  
  110. To do this, Alexander and an associate at MIT Marvin Manheim, wrote 
  111. several programs for the IBM machine at their disposal. Does anyone know
  112. whether these (or progeny) have been ported to the Mac or IBM-PC, and where 
  113. I'd find them? (I have newsgroup and mail/mail server access only).
  114.  
  115. Otherwise, what tools can you recommend for this task?
  116.  
  117. The programs Alexander wrote were HIDEC2: a computer program for the 
  118. hierarchical decomposition of a set with an associated graph (MIT Civil 
  119. Engineering Sys Lab Publication no. 160, 1962) and HIDECS3: Four computer
  120. programs for the hierarchical decomposition of systems which have an 
  121. associated linear graph (MIT Civil Engineering Sys Lab research report 
  122. no R63-27, 1963).
  123.  
  124. Appreciate any assistance you can p
  125. rovide,
  126.  
  127. Evan Gamblin
  128.  
  129. The Halifax Group
  130. Ottawa, Ont Canada
  131.  
  132. E-mail: 0001847804@mcimail.com
  133.  
  134.  
  135.  
  136. ------------------------------
  137.  
  138. Date: Sun, 13 Dec 1992 22:29:37 GMT
  139. From: news@ns1.NoDak.edu (News login)
  140. To: comp-simulation@uunet.UU.NET
  141.  
  142. Hi folks, I am a starting Grad. student in CS and want to learn the theory,
  143. programming (for my present work it will be in C/C++) and all the Statistics
  144. necessary in basic Computer based Simulation. However, I am fairly ignorent
  145. of the area and would like people to suggest a good, comprehensive book(s)
  146. to read on introductory to intermediate stuff in Simuation. Specially a book
  147. that will cover the required Statistics very well will be highly appreciated.
  148. You may suggest advanced stuff, that I could use later too.
  149.    If it may help, my work shall be in investigating Scheduling strategies
  150. for multi-processor systems.
  151.    I do not read this news-group regularly, so replies by e-mail shall be
  152. greatly appreciated. Many thanks in advance.
  153.  
  154. Cheers,
  155. Amit
  156.  -- 
  157.  
  158. =-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
  159. |Amit Bhati        |bhati@plains.NoDak.edu| "All that is there in the|
  160. |Computer Science Dept.,|!uunet!plains!bhati   |  middle of the road is a |
  161. |IACC Building, NDSU,   |Ph: (701) 232-6754    |  dumb, yellow line and a |
  162. |Fargo, ND 58105.    |                      |  dead skunk."            |
  163.  
  164.  
  165.  
  166. ------------------------------
  167.  
  168. To: comp-simulation@ucsd.edu
  169. Path: delilah!johansen
  170. From: johansen@delilah.ccsf.caltech.edu (Jonathan Johansen)
  171. Newsgroups: comp.simulation,comp.parallel,comp.realtime,sci.engr.control
  172. Subject: Synch of Distributed Clocks
  173. Date: 13 Dec 1992 22:34:31 GMT
  174. Organization: California Institute of Technology, Pasadena
  175. Distribution: world
  176. Nntp-Posting-Host: delilah.ccsf.caltech.edu
  177.  
  178.  
  179. I'm developing a distributed simulation which employs two kinds
  180. of processes.  I'll refer to these processes as the sensor and 
  181. tracker processes.  The sensor processes simulate noisy 
  182. measurements of a physical phenomena.  As a sensor generates each
  183. discrete data set, it broadcasts the data to each each of the
  184. tracker processes over a workstation LAN.  The communication is
  185. is supported via UNIX sockets.  After receiving data blocks
  186. from all sensors, the trackers try to fuse this multiple sensor
  187. data into a noise free estimate of the physical phenomena's state.
  188.  
  189. I would like to have the sensors broadcast information based 
  190. upon a realtime clock.  That is, each time a sensor process
  191. sends a data messsage, it would time-stamp the message with
  192. the local "wall clock" time of its computing node.  This method
  193. is in contrast to a system which uses a simulated clock's time
  194. stamp; i.e., a loop of the sort:
  195.    sim_time = 0.0;
  196.    while (!end_simulation) {
  197.      generate_sensor_data();
  198.      send_data_2_trackers();
  199.      sim_time = sim_time + dt;
  200.      }
  201. I want to use a simulation time based upon the UNIX gettimeofday()
  202. function.  The problem is that in a distributed environment, the
  203. "wall clock" time of the multiple sensor processes may be slightly
  204. different.  It's important that the tracker nodes receive data
  205. blocks which are stamped with a time that accurately reflects
  206. when the data was generated.  Is anybody aware of work that has
  207. been done on synchronizing the "wall clocks" of distributed 
  208. computing nodes?  For example, synchronizing the clocks of multiple
  209. workstations on an Ethernet LAN.  Preferably to at least a 
  210. 10 millisecond accuracy.  Please respond with email, and I will
  211. summarize with a posting.  Thanks.
  212.  
  213. Jonathan Johansen
  214. Engineering Physics Division
  215. Argonne National Laboratory
  216. johansen@delco.ep.anl.gov
  217.  
  218.  
  219.  
  220. ------------------------------
  221.  
  222. To: comp-simulation@ames.arc.nasa.gov
  223. Path: juts!oran
  224. From: oran@spg.amdahl.com (Oran Davis)
  225. Newsgroups: comp.lang.vhdl,comp.lang.verilog,comp.simulation
  226. Subject: VHDL vs Verilog the eternal question, collecting input.
  227. Date: 15 Dec 92 18:19:24 GMT
  228. References: <1992Dec15.004358.22535@EE.Stanford.EDU>
  229. Organization: Amdahl Corp., Sunnyvale CA
  230.  
  231.  
  232. Hi Netters,
  233.  
  234. We are users of both Verilog and VHDL under synopsys
  235. all of us have our favorite system
  236. that we will not give up. I am collecting a list of pros and cons to 
  237. summarize the strengths and weaknesses of these two contenders.
  238.  
  239. Any ideas input of strong feeling are welcomed. Please keep in mind that
  240. the project I am targeting for is VERY large with MANY people involved.
  241.  
  242. Thanks for any input,
  243.  
  244.     >- Oran
  245.  
  246.  
  247.  
  248. ------------------------------
  249.  
  250. To: comp-simulation@uunet.UU.NET
  251. From: jhsegal@wiscon.weizmann.ac.il (Livian)
  252. Newsgroups: comp.simulation
  253. Subject: Boat Simulator
  254. Date: 15 Dec 92 11:41:47 GMT
  255. Sender: news@wisipc.weizmann.ac.il
  256. Organization: Weizmann Institute of Science, Computation Center
  257.  
  258.  
  259. I don't know how many people read this newsgroup out there,but if anyone
  260. reads,I would like to receive a recomandation of a war ship/boat/vessel.
  261. Thank you very much.
  262.                                    ___ 
  263.                                   (o o)                  
  264.  ------------------------------ooO-(_)-Ooo------------------------------------ 
  265.   __     __  __    ___ __     _     ___   __                                  
  266.     |      |   \     /   |     \       \    | VM/CMS:                          
  267.     |      |    \   /    |    _ \       \   | JHSEGALL @ Weizmann.weizmann.ac.il
  268.     |___   |       /     |    _  \    |  \  | UNIX:                             
  269.         |  |      /      |   /    \   |     |  JHSEGAL  @ Wiscon.weizmann.ac.il   
  270.  
  271.  
  272.  
  273. ------------------------------
  274.  
  275. Date: Wed, 16 Dec 92 23:58:48 -0600
  276. From: David A Dreyer <etcdad@iitmax.iit.edu>
  277. To: comp-simulation@rutgers.edu
  278.  
  279. Hi all....
  280.  
  281. I'm looking for a ModSim compiler, preferably for the 
  282. PC, although any machine or environment will do.
  283.  
  284. Does anybody know of one in ftp-land or shareware land?  Any
  285. info on the subject is mucho appreciated.
  286.  
  287. Thanks,
  288.  
  289. Dave
  290.  
  291.  
  292.  
  293.  
  294. ------------------------------
  295.  
  296.  
  297. Subject: [SOFTWARE]
  298.  
  299.  
  300. ------------------------------
  301.  
  302.  
  303. Date: Sat, 12 Dec 92 05:49:37 -0600
  304. From: gmk@pegasos.ccsr.uiuc.edu (Gottfried Mayer-Kress)
  305. To: mcleod@sdsc.edu
  306. Subject: Budget Balancer ?
  307.  
  308. I read about a very nifty simulation program that should allow
  309. you to test different strategies to balance the US budget. It is
  310. called "Budget Balancer" and distributed by Banner Blue
  311. Software. 
  312.  
  313.  
  314.  ---
  315. Gottfried Mayer-Kress
  316. Center for Complex Systems Research, Department of Physics
  317. 3025 Beckman Institute, 405 N Mathews, Urbana, Il 61801
  318. gmk@pegasos.ccsr.uiuc.edu (NeXT-Mail)
  319. gmk@goshawk.lanl.gov, gmk@santafe.edu 
  320.  
  321. (217)-244-5877 (voice/fax modem),x8371(fax), x1994 (msg)
  322.  
  323.  
  324.  
  325. ------------------------------
  326.  
  327. Newsgroups: comp.simulation
  328. Path: probitas!charles
  329. From: charles@probitas.cs.utas.edu.au (Charles Lakos)
  330. Subject: LOOPN - Language for Object-Oriented Petri Nets
  331. Sender: news@newsroom.utas.edu.au
  332. Organization: University of Tasmania, Australia.
  333. Date: Tue, 15 Dec 1992 05:22:20 GMT
  334. Apparently-To: simulation@bikini.cis.ufl.edu
  335.  
  336.  
  337. I wish to announce the availability of a compiler, simulator and associated
  338. source control for an object-oriented petri net language called LOOPN.
  339.  
  340. In LOOPN, a petri net is an extension of coloured timed petri nets.  The 
  341. extension means firstly that token types are classes.  In other words, they 
  342. consist of both data fields and functions, they can be declared by 
  343. inheriting from other token types, and they can be used polymorphically.  
  344. The object-oriented extensions also mean that module or subnet types are 
  345. classes.  In other words, the declaration of a subnet encapsulates 
  346. constants, types, places, transitions, access functions and parameters.  
  347. These module types may be declared by inheriting from other modules and can 
  348. be used polymorphically.
  349.  
  350. LOOPN has been developed over a period of about 5 years at the University of
  351. Tasmania, where it has been used in teaching computer simulation and the
  352. modelling of network protocols.
  353.  
  354. Further details on the syntax of LOOPN, its application and the conditions
  355. under which it is distributed are available in the distribution.
  356.  
  357. The LOOPN compiler, simulator and associated documentation is available by
  358. anonymous ftp from 
  359.         ftp.utas.edu.au         (131.217.10.1)
  360. as 
  361.         departments/computer_science/loopn.tar.Z
  362.  
  363.  -- 
  364.  --
  365. Charles Lakos.                               C.A.Lakos@cs.utas.edu.au
  366. Computer Science Department,                 charles@probitas.cs.utas.edu.au
  367. University of Tasmania,                      Phone:    +61 02 20 2959
  368. Sandy Bay, TAS, Australia.                   Fax:      +61 02 20 2913
  369.  
  370.  
  371.  
  372. ------------------------------
  373.  
  374.  
  375. Subject: [CALL FOR PAPERS/PARTICIPATION]
  376.  
  377.  
  378. ------------------------------
  379.  
  380.  
  381. Date: Thu, 10 Dec 92 17:18:11 EST
  382. From: jam@pollux.cs.uga.edu (John Miller)
  383. To: simulation@bikini.cis.ufl.edu
  384. Content-Length: 11145
  385. X-Lines: 300
  386.  
  387.                    26TH ANNUAL SIMULATION SYMPOSIUM
  388.  
  389.                        in conjunction with the
  390.                    1993 Simulation MultiConference
  391.  
  392.              March 29 - April 1, 1993  *  Washington D.C.
  393.  
  394. This year's Simulation Symposium will be presenting 37 state-of-the-art
  395. papers from industry, government, and academia.  These 37 papers were
  396. selected from 50 full paper submissions which were fully refereed by a
  397. 25 member Program Committee.  Papers will be presented in the following
  398. topical areas:  Parallel Simulation, Neural Networks, AI & Simulation,
  399. Object-Oriented Simulation, Simulation Languages & Environments,
  400. Simulation of Parallel Processors, and Simulation of Circuits, Networks,
  401. Distributed Systems and Databases.
  402.  
  403. The Annual Simulation Symposium is the oldest continuously operating
  404. conference/symposium dedicated to simulation.  The Symposium features
  405. the Ira M. Kay Memorial Best Paper Award of $500.  Also, authors of
  406. top papers will be encouraged to submit a follow-on paper to the
  407. International Journal in Computer Simulation.
  408.  
  409. The Symposium is sponsored by the Society for Computer Simulation (SCS)
  410. in cooperation with the IEEE Computer Society and ACM/SIGSIM.
  411.  
  412. The 26th Annual Simulation Symposium will be held at the
  413.  
  414.                         Key Bridge Marriott
  415.                           1401 Lee Highway
  416.                     Arlington, Virginia  22209
  417.                       phone:  (703) 524-6400
  418.                       fax:    (703) 243-3280
  419.  
  420. The hotel is just across the bridge from Georgetown in Washington D.C. 
  421. It is only two blocks from the Metro (subway) and downtown Washington
  422. is just minutes away.  For additional information please contact the
  423. Symposium President/General Chair:
  424.  
  425.                            John A. Miller
  426.                      Computer Science Department
  427.                         415 Graduate Studies
  428.                         University of Georgia
  429.                           Athens, GA  30602
  430.                         phone: (706) 542-3440
  431.                      email: jam@pollux.cs.uga.edu
  432.  
  433. For information on next year's Symposium (the 27th) please contact
  434. Patrick W. Dowd; email: dowd@eng.buffalo.edu.
  435.  
  436. ________________________________ cut _________________________________
  437. 0        1         2         3         4         5         6         7
  438. 1234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890
  439. ______________________________________________________________________
  440.  
  441.  
  442.                       Preliminary Program
  443.  
  444.                 26th Annual Simulation Symposium
  445.  
  446.  
  447. General Chair: John A. Miller, University of Georgia
  448. Program Chair: Philip A. Wilsey, University of Cincinnati
  449.  
  450.  
  451. SESSION 1:  Parallel and Distributed Simulation
  452.     Monday, March 29, 10:30-12:00 a.m.
  453.     Chair: George W. Zobrist
  454.  
  455.     Evaluation of Three Approaches to Parallel Logic Simulation
  456.      on a Distributed Memory Multiprocessor
  457.     by Peter Luksch, Technical University of Munich, Germany
  458.  
  459.     Reducing Rollback Overhead in Time-Warp Based Distributed
  460.      Simulation with Optimized Incremental State Saving
  461.     by Herbert Bauer and Christian Sporrer,
  462.      Technical University of Munich, Germany
  463.  
  464.     Performance Measures for Several Optimizations to a
  465.      Distributed Digital System Simulator
  466.     by Avinash C. Palaniswamy, Sandeep Aji, Philip A. Wilsey,
  467.      University of Cincinnati
  468.  
  469.     WarpLog: Time Warped Logical Objects
  470.      by Krys J. Kochut and John A. Miller, University of Georgia
  471.  
  472.  
  473. SESSION 2:  Parallel Architectures I
  474.     Monday, March 29, 1:30-3:00 p.m.
  475.     Chair: Enrique V. Kortright
  476.  
  477.     The CacheMire Testbench -- A Flexible and Effective Approach
  478.      for Simulation of Multiprocessors
  479.     by Mats Brorsson, Fredrik Dahlgren, Hakan Nilsson and
  480.      Per Stenstrom, Lund University, Sweden
  481.  
  482.     Implementation and Simulation of Acquisition Consistency
  483.      for Cache-Based Multiprocessors
  484.     by Yung-Syau Chen, University of Southern California
  485.  
  486.     Multilevel Simulation of Distributed-Memory Program Traces
  487.     by Jean-Pierre Prost and Shlomo Kipnis,
  488.      IBM T.J. Watson Research Center
  489.  
  490.     Latency Hiding Strategies for Pre-Allocation Based
  491.      Media Access Protocols for WDM Photonic Networks
  492.     by Krishna M. Sivalingam and Patrick W. Dowd,
  493.      State University of New York at Buffalo
  494.  
  495.  
  496. SESSION 3:  Parallel Architectures II
  497.     Monday, March 29, 3:30-5:00 p.m.
  498.     Chair: Herbert Bauer
  499.  
  500.     Throughput Analysis of Multiple-Bus Multiprocessor Systems
  501.      with Simultaneous Possession of Common Resources
  502.     by Ibrahim Onyuksel, Northern Illinois University
  503.  
  504.     Performance Evaluations of Adaptive Wormhole Routing
  505.      with Three Different Selection Functions
  506.     by Ziqiang Liu and Handong Wu,
  507.      Royal Institute of Technology, Sweden
  508.  
  509.     Interaction of Cache Coherency and Media Access Protocols in
  510.      the Optically Interconnected Distributed Memory Environment
  511.     by John Chu, Kwan AuYeung and Patrick W. Dowd,
  512.      State University of New York at Buffalo
  513.  
  514.     A Parallel Algorithm for Dynamics Simulation of Multibody Chains --
  515.       Implementation on a Transputer System
  516.     by Burke Pond and Inna Sharf, University of Victoria, Canada
  517.  
  518.  
  519. SESSION 4:  Networks and Distributed Systems
  520.     Tuesday, March 30, 8:30-10:00 a.m.
  521.     Chair: Yi-Bing (Jason) Lin
  522.  
  523.     The Limited Benefits of Load Sharing in Multicomputer Systems
  524.     by Sayed A. Banawan, University of Houston
  525.  
  526.     Design and Analysis of a Network Level Channel Abstraction
  527.      to Support Real-Time Communications
  528.     by Taieb Znati and Brian Field, University of Pittsburgh
  529.  
  530.     The Simulation of Coadaptive Decision-Making
  531.     by Alexander Glockner, Bowie State University
  532.  
  533.     Maximizing the Benefit of Load Information
  534.     by Margaret Schaar, Louisiana Tech University
  535.  
  536.  
  537. SESSION 5:  Distributed Systems and Databases
  538.     Tuesday, March 30, 10:30-12:00 a.m.
  539.     Chair: Krys J. Kochut
  540.  
  541.     A Database Simulation Environment and Its Use for Evaluation
  542.      of Replication Control Algorithms
  543.     by Sang H. Son and Spiros Kouloumbis, University of Virginia
  544.  
  545.     Simulating the Global Directory Service with OPNET
  546.     by Alex Andrianopoulos and David Chadwick,
  547.      University of Salford, United Kingdom
  548.  
  549.     The Use of VHDL as the Database for the Complete Electronic
  550.      Hardware Design Cycle
  551.     by William A. Hanna, McDonnell Douglas Electronics
  552.  
  553.     Simulation of Optimized Distributed Query Schedules on a
  554.      Hypercube Network
  555.     by S. Popovich, M. Alam and S. Bandyopadhyay,
  556.      University of Windsor, Canada
  557.  
  558.  
  559. SESSION 6:  Object-Oriented Simulation: Tools and Languages
  560.     Tuesday, March 30, 1:30-3:00 p.m.
  561.     Chair: Avinash Palaniswamy
  562.  
  563.     CEDES - A C++ Engine for Discrete Event Simulation
  564.     by Jhyfang Hu, Tulane University
  565.  
  566.     A C++ Environment for Modeling Communication Systems
  567.     by Wlodek Dobosiewicz and Pawel Gburzynski,
  568.      University of Alberta, Canada
  569.  
  570.     COPS: A Computer Operations Performance Simulation System
  571.     by Dennis Mok, Dan Daly, Joe Geigel, Krishna Kant, 
  572.      Yi-Bing (Jason) Lin and Victor Mak, Bellcore
  573.  
  574.     Simulation of the Object Flow Model: A Conceptual Modeling
  575.      Language for Object-Driven Applications
  576.     by Jyotsna Naranswamy, Lois Delcambre and Lissa Pollacia,
  577.      University of Southwestern Louisiana
  578.  
  579.  
  580. SESSION 7:  Object-Oriented Simulation: Environments
  581.     Tuesday, March 30, 3:30-5:00 p.m.
  582.     Chair: Patrick W. Dowd
  583.  
  584.     An Integrated Modeling Environment for Object-Oriented Simulation
  585.      of Ecological Models
  586.     by Luca Del Furia and Andrea Rizzoli, Politecnico di Milano, Italy
  587.  
  588.     A Multi-Domain Tool for Building Object-Oriented Animation
  589.      Environments of Simulation Results
  590.     by M. Gourgand, D. Hill and P. Kellert,
  591.      Universite Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, France
  592.  
  593.     Towards an Object-Oriented Simulation Environment for
  594.      Manufacturing Systems Analysis
  595.     by Michel Fabre and Daniel Leblanc,
  596.      Ecole Polytechnique de Montreal, Canada
  597.  
  598.  
  599. SESSION 8:  Object-Oriented Simulation: Applications
  600.     Wednesday, March 31, 8:30-10:00 a.m.
  601.     Chair: Lissa Pollacia
  602.  
  603.     Object-Oriented Simulation of Capability Based Architectures
  604.     by Stephen R. Daily and Mansur H. Samadzadeh,
  605.      Oklahoma State University
  606.  
  607.     Building Hierarchical Symbolic Models and Large Scale Simulations
  608.      Using the General Simulation System
  609.     by William C. Cave and Naeem Malik,
  610.      PSI Simulation Systems Corporation
  611.  
  612.     Object-Oriented Simulation for Air Traffic Control Training
  613.     by Andrew J. Kornecki, Embry-Riddle Aeronautical University
  614.  
  615.  
  616. SESSION 9:  Scheduling Algorithms and Operating Systems
  617.     Wednesday, March 31, 10:30-12:00 a.m.
  618.     Chair: Margaret Schaar
  619.  
  620.     Computational Schemes for Efficient Simulation of Service
  621.      Disciplines
  622.     by Janche Sang, Ke-Hsiung Chung and Vernon Rego, Purdue University
  623.  
  624.     Effects of Nonsymmetric Release Times on Rate Monotonic Scheduling
  625.     by Randall G. Karl, T. Leo Lo and Daniel C. St.Clair,
  626.      University of Missouri-Rolla
  627.  
  628.     A Practical Approach to Using Simulation to Analyze the Effects
  629.      of a Non-Poisson Stream on Traffic in a Switch
  630.     by Steven C. Adamson, Steven P. Gordon and Donald G. Otterbein,
  631.      Booz, Allen & Hamilton, Inc.
  632.  
  633.     Dynamic Performance Profiles of Simulation Calendars
  634.     by Ke-Hsiung Chung, Janche Sang and Vernon Rego, Purdue University
  635.  
  636.  
  637. SESSION 10:  AI & Simulation
  638.     Wednesday, March 31, 1:30-3:00 p.m.
  639.     Chair: Mansur H. Samadzadeh
  640.  
  641.     Development of Intelligent Scheduling Aids Using Simulation and
  642.      Neural Networks
  643.     by Yuehwern Yih, Luis C. Rabelo, Albert T. Jones and
  644.      George M. Witzgall, Purdue University
  645.  
  646.     Using the PARLOG Parallel Programming Language for the Performance
  647.      Analysis of Concurrent Systems
  648.     by Vincenza Carchiolo and Maurizio Papale,
  649.      Istituto di Informatica e Telecomunicazioni, Italy
  650.  
  651.     A Stochastic Simulation Model of Family Income
  652.     by Thomas Wong and David Tepper,
  653.      Baruch College, City University of New York
  654.  
  655.  
  656. SESSION 11:  26th Annual Simulation Symposium Business Meeting
  657.     Wednesday, March 31, 3:30-5:00 p.m.
  658.  
  659. ______________________________________________________________________
  660. 0        1         2         3         4         5         6         7
  661. 1234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890
  662. ________________________________ cut _________________________________
  663.  
  664.  
  665.  
  666.  
  667. ------------------------------
  668.  
  669. From: tttron@escher.lerc.nasa.gov (William Krauss)
  670. Subject: Call for Papers...
  671. Sender: news@eagle.lerc.nasa.gov
  672. Nntp-Posting-Host: escher.lerc.nasa.gov
  673. Organization: NASA Lewis Research Center [Cleveland, Ohio]
  674. Date: Wed, 16 Dec 1992 20:22:45 GMT
  675. Apparently-To: comp-simulation@cis.ohio-state.edu
  676.  
  677.  
  678.  
  679.  
  680.                       Call For Papers
  681.  
  682.           Summer Computer Simulation Conference (SCSC `93) 
  683.                    Boston, Massachusetts
  684.                      July 19-21, 1993  
  685.  
  686.          (Sponsored by The Society for Computer Simulation)
  687.  
  688.  
  689.  
  690.                 Computer Graphics Techniques for Simulations
  691.  
  692. "SCSC `93 will feature presentations of innovative work, state-of-the-art 
  693. technology reviews, panel discussions, tutorials, and trade exhibits designed 
  694. to provide comprehensive coverage of this rapidly evolving field.  Major 
  695. themes will be emerging and enabling technologies, simulation methodologies 
  696. and practices, industrial applications, validation and verification techniques,
  697. and the cost benefits of rapid prototyping."
  698.  
  699. One very important enabling technology for simulation is computer graphics
  700. (visualization techniques, animation, etc.).  Visual feedback of simulated 
  701. systems can provide rapid, intuitive, and meaningful insight to researchers
  702. and engineers especially during prototype phases.  
  703.  
  704. Simulation and computer graphics methods have recently become "married" into 
  705. a "single" integrated technology.  The field of virtual environments, an ideal 
  706. example of this relationship, relies heavily upon the recent advancements 
  707. in both of the respective disciplines. 
  708.   
  709. I am organizing a session within the Simulation Methodologies Group and 
  710. am searching for speakers who are interested in presenting work in the 
  711. aforementioned areas. 
  712.  
  713. Abstracts of approximately 500 words should be submitted by anyone 
  714. interested.  
  715.  
  716. Please contact me via e-mail, US mail, or phone.
  717.  
  718.  
  719.  
  720.  -- 
  721. >>>> W.D. Krauss                           Sverdrup Technology, Inc.  <<<<
  722. >>>> NASA Lewis Research Center   MS 142-5    Cleveland, OH 44135  USA  <<<< 
  723. >>>> william@lerc.nasa.gov                              (216) 433-8991    <<<<
  724.  
  725.  
  726.  
  727. ------------------------------
  728.  
  729.  
  730. Subject: [DEPARTMENTS]
  731.  
  732.  
  733. ------------------------------
  734.  
  735.  
  736. Date:    Wed, 16 Dec 92 11:04:15 GMT
  737. From: mcleod@Sdsc.Edu
  738. Subject: E-S3-1-11-Part One
  739.  
  740. The following sample issue of our electronic magazine, "E-S3",
  741. covering selected topics about computer modeling and simulation,
  742. is sent to you with the compliments of the publisher of the
  743. technical journal SIMULATION, the Society for Computer
  744. Simulation, and John and Suzette McLeod, the Editors of
  745. Simulation in the Service of Society (S3), a special section of
  746. that journal.  If you do not care to receive future issues please
  747. type REPLY -- cancel.  Let's not clutter up our E-mail with "Junk
  748. Mail"!
  749. __________________________________________________________________
  750.  
  751.                   E-S3  Vol. 1, No. 11, Part One
  752.  
  753.               based on the November 1992 issue of
  754.              "Simulation in the Service of Society"
  755. John McLeod, Technical Editor     Suzette McLeod, Managing Editor
  756.           8484 La Jolla Shores Dr., La Jolla, CA 92037.
  757.                    E-mail: mcleod@sdsc.bitnet
  758.                                 *
  759.                    S3 is a special section of
  760.                            SIMULATION
  761.                    the monthly journal of the
  762.                  SOCIETY for COMPUTER SIMULATION
  763.              P.O.Box 17900, San Diego, CA 92177-7900
  764.             Phone: (619) 277-3888 FAX: (619) 277-3930
  765.                                 *
  766. [Copyright  Notice:  E-S3 is the electronically delivered version of
  767. "Simulation in the Service of Society" which is a special section of
  768. SIMULATION, a monthly technical journal of the  Society for Computer
  769. Simulation International. It may be reproduced only for personal use
  770. or for the use of students. In any case full credit must be given to
  771. the original source of publication: SIMULATION  59:5, November 1992.
  772.     All rights  reserved, (c) 1992, Simulation Councils, Inc.]
  773.  ----------------------------------------------------------------------
  774.  
  775. A Simple, Globally Aggregated, Stochastic-Simulation Model
  776.  
  777. In an attempt to enlist the participation of recognized
  778. contributors to the solution of the problems of our environment,
  779. your Ed. invited Paul Ehrlich to join us in a session on the
  780. environment at one of our conferences.  He politely declined,
  781. pleading being "snowed" (a situation which most of us can
  782. understand), but he sent us a copy of a paper that he co-authored
  783. that certainly has, in our opinion, some thoughts worth passing
  784. on.
  785.  
  786. Because "Simulation in the Service of Society" is not a technical
  787. publication we will skip the seven 16-column tables of output
  788. data and their detailed discussion, and bring you only what we
  789. consider extremely pertinent (i.e., life- and death-related)
  790. excerpts.
  791.                            *        *
  792.  
  793.    An Exploratory Model of the Impact of Rapid Climate Change
  794.                    on the World Food Situation*
  795.  
  796.               Gretchen C. Daily and Paul R. Ehrlich
  797.                 Department of Biological Sciences
  798.                        Stanford University
  799.                       Stanford, California
  800.  
  801. *Published in Proceedings of the Royal Society London, vol. 241, 1990.
  802.  
  803. The Model
  804.  
  805. The model simulates the effect of stochastic perturbations in
  806. food production (due to climate change) on population size.  In
  807. yearly increments, the model calculates human population size,
  808. number of hunger-related deaths, and the production, consumption
  809. and storage of grain under different climatic scenarios. 
  810. Parameters that may vary in each run of the model include the
  811. initial population size, the initial level of grain production
  812. and grain stores, the rate of change in population size and grain
  813. production, whether climate change has a net favourable or
  814. unfavourable impact on global agricultural production, the
  815. frequency and magnitude of changes in global harvest because of
  816. changed weather patterns, the projection time, and the desired
  817. number of simulations.  The climate scenarios are described in
  818. terms of two parameters: the frequency and the magnitude of
  819. changes in global grain production caused by changing weather
  820. patterns.  All of the parameters in the model represent
  821. aggregates for the world as a whole.
  822.  
  823. Global aggregation of the model is a serious limitation. 
  824. Geographic variation in weather tends to make gluts or shortfalls
  825. of grain regional events whose consequences can, at least in
  826. theory, be compensated by trade.  When the highly aggregated
  827. "Limits to Growth" model (Meadows et al. 1972) was re-run at
  828. regional levels (Mesarovic and Pestel 1974) it was found to have
  829. overestimated global disaster but underpredicted regional
  830. disasters.  However, because of the uncertainties of modelling
  831. climate (especially at regional levels), the changing patterns of
  832. international grain trade, and the functioning of futures
  833. markets, disaggregating our model did not seem a wise course. 
  834. Instead, we attempted to capture some of the complexities of
  835. regional variations in our parameterization of mortality relative
  836. to global grain stocks.
  837.  
  838. The manipulations of the input parameters were shown in a flow
  839. diagram of the model (Figure 1 of the published paper).  The
  840. initial values of input parameters for population and
  841. agricultural production were selected from recent but not extreme
  842. years.
  843.  
  844. In the following, delta N is the annual rate of natural increase
  845. of the population size, and delta G is the annual growth in grain
  846. production.  The initial population size and growth rate were set
  847. at 5.000 billion and 1.7% per year, respectively, figures that
  848. roughly reflect conditions in 1986, the year of peak grain
  849. harvest to date.  Population size may be sharply reduced by grain
  850. shortages (which cause rapid increases in deaths by starvation). 
  851. These periods of population decrease are assumed to be
  852. instantaneous.  Following such periods, the constant rate of
  853. increase is applied to the new lower population size.  The
  854. feedback between low or empty grain stocks and population is
  855. described below.
  856.  
  857. For most scenarios, initial production was set at 1.65 billion
  858. metric tons (T) grain, roughly the amount that was consumed in
  859. 1986.  The underlying rate of change in grain production (the
  860. "trend") also remains constant.  For reference, the average value
  861. of the trend was 2.6% per year from 1969 to 1979, and 1.4% per
  862. year from 1980 to 1988 (Food and Agriculture Organization 1970-
  863. 89). 
  864.  
  865. Results
  866.  
  867. The output of the model under a variety of scenarios was
  868. displayed in Tables 1-7 and summarized in Figure 2 [not
  869. reproduced here].
  870.  
  871. Discussion
  872.  
  873. The complexity of the systems that interface in this model,
  874. including population, agriculture, and climate, not to mention
  875. economics, trade, government policy and international
  876. relations, make it impossible to quantify accurately the interactions
  877. between them.  Nonetheless, the results of our relatively simple
  878. model have heuristic and perhaps some predictive value.  They
  879. offer insight [emphasis JM] to the vulnerabilities of our
  880. agricultural system and growing population, and provide a measure
  881. of the relative importance of key factors in the population-food-
  882. climate interaction.
  883.  
  884. (a)  Limitations of the model
  885.  
  886. The model has several important limitations.  First, it accounts
  887. for regional heterogeneity only by including deaths caused by
  888. maldistribution.  This is a crude approximation because
  889. inequitable distribution of food (and wealth in general) and
  890. extreme heterogeneity in population density, in agricultural
  891. productivity (over space and time), in climate regimes, and in the
  892. variability of weather patterns, are key factors in generating
  893. regional famine.  For example, at least since 1966, the world has
  894. never experienced a global grain deficit (by our standard of 0.33
  895. T per person per year) yet hunger has afflicted local and
  896. regional populations repeatedly throughout this period.
  897.  
  898. Secondly, the model does not include mechanisms whereby
  899. compensation for imminent food shortages could be made.  Such
  900. mechanisms include (1) spurring research and development of new
  901. technology and crop strains to increase yields; (2) intensifying
  902. crop production with increased inputs of water, fertilizer and
  903. pesticides; (3) bringing set-aside and other marginal land in the
  904. USA and elsewhere into production; (4) consuming more crops
  905. directly (as opposed to feeding livestock); (5) reducing herds by
  906. temporarily consuming more livestock (which represent a large
  907. food reserve); (6) reducing wastage between farm and stomach; and
  908. (7) development and implementation of emergency relief measures
  909. to minimize and contain the effects of local crop failures.
  910.  
  911. How likely are such ameliorating factors to make major impacts? 
  912. The potential effectiveness of mechanism (1) is debatable;
  913. although no bright technological prospects lie on the immediate
  914. horizon, there is evidence in support of the hypothesis that
  915. crises stimulate innovation.  Mechanisms (2) and (3) are likely
  916. to provide only short-term relief, and to be detrimental in the
  917. longer term; these traditional methods of expanding agricultural
  918. production are very resource-intensive, generally not
  919. sustainable, and rapidly approaching physical constraints. 
  920. Mechanisms (4)-(7) are critical steps towards buffering over-
  921. large populations from the most devastating effects of
  922. insufficient production.  All of these mechanisms may operate to
  923. reduce the number of deaths predicted by the model, but none
  924. represents a long-term solution to the problem of delta N
  925. outstripping delta G.
  926.  
  927. Thirdly, the model implicitly assumes that the underlying 'trend`
  928. (rate of change) in grain production will remain constant even in
  929. the face of the social and economic turmoils sure to result from
  930. massive crop failures, severe famine. loss of habitable land in
  931. coastal areas and other impacts of unfavourable climate change. 
  932. Furthermore, maintaining a growth rate in agricultural output of
  933. 1.7% per year embodies a series of optimistic assumptions of
  934. success in the development and implementations of better
  935. agricultural practices and technologies.  In addition, the
  936. effects of climate change are assumed to be constant, when really
  937. they may intensify.  These assumptions would all have the effect
  938. of under-estimating the number of deaths that may result from the
  939. impacts of deleterious climate change.
  940.  
  941. Fourthly, the number of deaths produced by the model under
  942. different scenarios depends to a large degree on the factor used
  943. to convert grain deficits to deaths.  Currently, three people are
  944. supported on average by each tonne* of grain produced per year. 
  945.  
  946. *Metric ton, 2352 pounds
  947.  
  948. However, 1 T grain per year delivered to the mouth can provide
  949. four adults with 'adequate` diets and five adults with
  950. 'subsistence` diets.  The brunt of any deficits is likely to be
  951. borne by the world's poorest people; in response to the same
  952. decrease in supply, the poor reduce their grain consumption more
  953. than ten times as much as the wealthy, who simply forego luxury
  954. items.  At one extreme, a few tonnes deficit in a rich country
  955. would probably not cause any deaths, whereas at the other, a one-
  956. tonne deficit in a poor country might cause the deaths of four
  957. subsistence-diet adults and two children.  Considering these
  958. various factors and uncertainties, we feel an estimate of two
  959. deaths per tonne deficit is conservative.
  960.  
  961. Finally, a few comments relative to our validation of the model
  962. must be made.  It is very difficult to quantify the actual number
  963. of people that have starved to death over the past two decades. 
  964. Aside from poor censusing in famine-stricken areas, malnutrition
  965. compromises the immune system, and the immediate cause of death
  966. of severely malnourished people is thus usually reported as
  967. disease.  The rough estimate of 200 million deaths is
  968. considerably higher than the average of 100 (+ 30) million deaths
  969. per simulation produced in our test scenario that approximtes
  970. conditions over those decades.  The numbers of deaths produced by
  971. the distributional aspects of the model are therefore probably
  972. conservative.
  973.  
  974. Conclusions
  975.  
  976. Four general conclusions can be drawn from the model regarding
  977. the number of people at risk of starvation and the importance of
  978. the relation between delta N and delta G to both the creation of
  979. deficits and the relative impact of unfavourable climatic
  980. conditions. 
  981.  
  982. First, the model suggests that several hundreds of millions to a
  983. billion or so people could die of hunger in future decades. 
  984. Examinations of the pattern of deaths within runs suggest that
  985. such numbers of people are not likely to die in a single large
  986. famine.  Those additional deaths would not, however, be primarily
  987. 'distributional`, as have been those of the past two decades. 
  988. Instead, the vast majority of them could be due to absolute
  989. global shortage.
  990.  
  991. The second primary conclusion from the model is that seemingly
  992. small (on the order of 0.3%) differences in the annual rates of
  993. growth in population and agricultural production can have a large
  994. impact on global food security.  This is an important point
  995. because land degradation (in the form of soil erosion,
  996. waterlogging and salinization of irrigated land, and decline in
  997. soil fertility), scarcity of fresh water in many parts of the
  998. world, and the increasing cost of fertilizer and pesticide
  999. inputs, threaten to constrain growth in grain production.
  1000.  
  1001. The model highlights the effectiveness of declines in population
  1002. growth toward minimizing the impact of deleterious global climate
  1003. change and providing food for everyone.  Initiation of the socio-
  1004. economic changes required to reduce birth rates is critical to
  1005. bringing the human population to a size compatible even with the
  1006. short-term carrying capacity of Earth.
  1007.  
  1008. Thirdly, the model produced the interesting result that climate
  1009. change contributes proportionally much less to food deficits when
  1010. population growth outpaces growth in agricultural production
  1011. than when growth in each is equal.
  1012.  
  1013. Though the results under scenarios leading to high mortality may
  1014. appear roughly the same (hundreds of millions of deaths) the
  1015. distribution of deficits between rich and poor nations may be
  1016. quite different.  If the main cause of deficits is that growth
  1017. in population size exceeds 'trend` growth in grain production,
  1018. then the swelling populations in the Third World will be most
  1019. directly affected.
  1020.  
  1021. Finally, it is conceivable that CO2 fertilization and concomitant
  1022. reduced transpiration will enhance global agricultural
  1023. productivity.  In our view, however, the potential benefits of
  1024. CO2 fertilization are likely to be outweighed by the negative
  1025. impact of changing temperature belts, reduced water
  1026. availability in major grain-growing regions, possible
  1027. unfavourable changes in crop-pest relations, and social and
  1028. economic disruptions.
  1029.  
  1030. As to be expected, when production keeps pace with population
  1031. growth, relatively few deaths occur (and those as a result of
  1032. maldistribution). However, if population growth outpaces
  1033. production by 0.8% per year or so, then even very favourable
  1034. climatic scenarios (e.g. with 5 or 10% increases in production
  1035. every three-five years), do not prevent the deaths of over 800
  1036. million people on average over a 20-year period.
  1037.  
  1038. The model highlights the delicate balance between the nutritional
  1039. needs of a rapidly growing human population and the ability of
  1040. Earth to sustain the food production required to meet those
  1041. needs.  The odds that climate change will produce a net benefit
  1042. to global agriculture seem small.  But even if the odds of
  1043. favourable and deleterious impact were even, the model suggests
  1044. trying to slow the climatic change, since if delta N = delta G,
  1045. many more lives would be lost if the changes were harmful than
  1046. would be saved if they were beneficial, especially as the
  1047. climatic impact (probability of event times magnitude of change)
  1048. increases.
  1049.  
  1050. Analysis of the model further suggests that humanity may face a
  1051. situation unprecedented in the modern era: absolute global food
  1052. shortage.  The political, economic and social consequences of
  1053. such a situation in a "global village" are difficult to imagine. 
  1054. That possibility presents itself at a time when conventional
  1055. methods of expanding food production may be reaching physical and
  1056. economic limits.
  1057.  
  1058. For the immediate future, global food security could be increased
  1059. by minimizing the amount of food wasted between harvest and
  1060. consumption, by strengthening the agricultural sectors of poor
  1061. nations, and by improving the equity of food distribution. 
  1062. Long-term food security can ultimately be achieved only by
  1063. initiating the socio-economic changes necessary to bring about
  1064. reduced birth rates.  In addition, the model reinforces the
  1065. prudence of striving to reduce the emission of greenhouse gases
  1066. into the atmosphere (which in turn is strongly driven by
  1067. population growth).  It also supports the view that providing
  1068. everyone with adequate diets will remain a tremendous challenge
  1069. even without the threat of global climatic change.
  1070.  
  1071.                        *        *        *
  1072.  
  1073.  
  1074.  
  1075. ------------------------------
  1076.  
  1077.  
  1078.  
  1079.  
  1080. END OF SIMULATION DIGEST
  1081. ************************
  1082.  
  1083.