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CS Smart Grid 2.5-FDG/CS Smart Grid 2.5-FDG-section3333.txt

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 Per definire e valutare i modelli proposti, è stato utilizzato il
 flessibile e potente ambiente
-di modellazione Möbius [DCC02] implementato dall'omonimo tool [CGK09]
+di modellazione Möbius [DCCDDDSW02(5)] implementato dall'omonimo tool [CGK09(57)]
 (i cui componenti principali sono mostrati in Figura xx1),
 che supporta una molteplicità di formalismi di modellazione e di
 risolutori e le loro interazioni.
 Il modello complessivo dell'ambiente Möbius è ottenuto mediante uno o
 più sottomodelli composti gerarchicamente (come mostrato in Figure 
-xx1) al livello di Abstract Functional Interface (AFI) [DCCDDDSW02,DKSC02]
-utilizzando operatori, come  Join e Rep [SM91], basati  
+xx1) al livello di Abstract Functional Interface (AFI) [DCCDDDSW02(5),DKSC02(59)]
+utilizzando operatori, come  Join e Rep [SM91(33)], basati  
 sulla condivisione di variabili di stato (SV) o azioni.
 SV e azioni sono primitive che generalizzano a livello di AFI i posti
 e le transizioni delle reti di Petri. 
@@ -31,7 +31,7 @@ ottimizzazione per trovare la migliore configurazione della Smart Grid
 a seguito di un cambiamento di stato.
 
 Tra i formalismi per la definizione dei modelli atomici, è stato
-scelto quello delle Stochastic Activity Network (SAN) [SM01], una
+scelto quello delle Stochastic Activity Network (SAN) [SM01(53)], una
 estensione stocastica delle reti di Petri basata sulle seguenti
 primitive grafiche: posti semplici o estesi (rappresentati da cerchi
 blu e arancioni, rispettivamente), attività temporizzate o istantanee
@@ -51,7 +51,7 @@ gate permettono di specificare condizioni di abilitazione e regole di
 completamento delle attività a cui sono connessi.
 
 Il modello composto è ottenuto seguendo l'approccio modulare e
-composizionale DARep [CDM17,CDM21] che estende Möbius con un nuovo
+composizionale DARep [CDM17(13),CDM21] che estende Möbius con un nuovo
 operatore D (basato su script Perl che modificano i file xml generati
 da Möbius) per la replicazione indicizzata di
 uno o più modelli atomici "template". Un template rappresenta un
@@ -110,3 +110,47 @@ occupa delle situazioni di
 blackout aggiornando opportunamente i posti (ad
 esempio, ponendo a zero i valori elettrici di potenza e tensione di
 tutti i carichi).  
+
+
+Riferimenti:
+
+[5] D. D. Deavours, G. Clark, T. Courtney, D. Daly, S. Derisavi,
+J. M. Doyle, W. H. Sanders, and P. G. Webster, “The Möbius framework
+and its implementation,” IEEE Trans. on Softw. Eng., vol. 28, no. 10,
+pp. 956–969, 2002.
+
+[13] S. Chiaradonna, F. Di Giandomenico, and G. Masetti, “A stochastic
+modeling approach for an efficient dependability evaluation of large
+systems with non-anonymous interconnected components,” in The 28th
+Int. Symp. on Softw. Reliab. Eng.-IEEE, Toulouse, France, Oct. 2017,
+pp. 46–55.
+
+[33] W. H. Sanders and J. F. Meyer, “A unified approach for specifying
+measures of performance, dependability and performability,” in
+Dependable Computing for Critical Applications, Vol. 4 of Dependable
+Computing and Fault-Tolerant Systems, A. Avizienis and J. Laprie,
+Eds. Springer Verlag, 1991, pp. 215–237.
+
+[53] W. H. Sanders and J. F. Meyer, “Stochastic activity networks:
+Formal definitions and concepts,” in Lectures on formal methods and
+performance analysis: first EEF/Euro summer school on trends in
+computer science, Berg en Dal, The Netherlands, July 3-7, 2000,
+Revised Lectures, ser. LNCS, E. Brinksma, H. Hermanns, and
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+
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+security, and performance evaluation of large and complex system
+models,” in 39th Annu. IEEE/IFIP Int. Conf. on Dependable Syst. and
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+
+[59] S. Derisavi, P. Kemper, W. H. Sanders, and T. Courtney, “The m
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+Performance Evaluation: Modelling Techniques and Tools, T. Field,
+P. G. Harrison, J. Bradley, and U. Harder, Eds. Berlin, Heidelberg:
+Springer Berlin Heidelberg, 2002, pp. 31–50.
+
+[CDM21] S. Chiaradonna, F. Di Giandomenico, G. Masetti, “On
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+dependability analysis of large interconnected
+systems”. Perform. Evaluation 147: 102192 (2021).