Analyse, Conception et Programmation par objets
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1. Analyse Conception et Programmation par objets Instructions pour le projet Norbert Kajler et Fabien Moutarde Norbert Kajler mines paristech fr Fabien Moutarde mines paristech fr ST MINES ParisTech 60 Bd Saint Michel 75272 Paris Cedex 06 Ann e 2011 2012 Derni re mise jour le 21 septembre 2011 Table des mati res 1 Principe et ch ancier 2 2 Avant projet 3 3 Projet 4 4 Liste des projets 5 4 1 Log and Profile N Kajler Xx 6 4 2 Carrelages N Kajler Xx kkkk 8 4 3 Logique floue F Moutarde XX x HA XX 10 4 4 Support Vector Machines SVM F Moutarde xw kkk 13 1 Principe et ch ancier Le contr le du cours Analyse Conception et Programmation par objets consiste r aliser un projet par groupes de 2 3 l ves L ch ancier est le suivant Constitution des groupes et choix initial des projets d ici au lundi 26 septembre par e mail Norbert Kajler mines paristech fr S ances d assistance avant projets apr s midi des 29 9 3 10 et 10 10 Remise des avant projets par les l ves jeudi 13 octobre S ance d assistance projets apr s midi du lundi 7 novembre Remise des projets par les l ves jeudi 15 d cembre Soutenances orales des projets en janvier ATTENTION le projet ne consiste pas seulement d velopper en Java un2. la biblioth que de l Ecole de la sp cialiste fran aise de la logique floue Bernadette Bouchon Meunier La logique floue et ses applications B Bouchon Meunier Addison Wesley 1995 La logique floue B Bouchon Meunier Que sais je Presses Universitaires de France 1994 12 4 4 Support Vector Machines SVM F Moutarde xx xxx Les Support Vector Machines SVM traduit en S parateurs Vaste Marge sont un type de classifieur et un algorithme d apprentissage statistique tr s utilis notamment dans le domaine de la reconnaissance de forme Jahu Pupe Teor D Le 5 ex Teire poire 47 Fumer apo Vecaux D Con D 40 amp Toners cf potes 0 Dorm om aw pe Fypephre oester EE Paaa eus i E Fnpapioss torati EE dpr Vena des d E vorn Yvo ivre vO FIG 4 Illustration de classifieur SVM sur un exemple jouet de classification dans R Une SVM se caract rise par un type de noyau kernel qui correspond au produit scalaire utilis k x z et d finit indirectement une transformation de l espace des entr es vers un espace de grande dimen sion dans lequel une s paration lin aire optimale sera calcul e Ce noyau est le plus souvent choisi parmi les plus courants list s ci dessous polynomial k x z z z 1 2 z z gaussien aussi nomm RBF k x 2 e L algorithme d apprentissage consiste dans l espace des x o la tran
3. son descriptif initial Sinon d finir clairement le cahier des charges de votre sujet Cette partie d finit le contrat sur lequel vous vous engagez Il est donc important d tre clair et pr cis 2 Analyse Description textuelle et graphique en notation UML des principaux objets identifi s partir du cahier des charges Elle devra ainsi comporter a le dictionnaire des l ments mod lis s b la d finition des besoins de l utilisateur use cases c la liste des principales classes identifi es et leur organisation en packages d pour chaque package le diagramme de classes faisant appara tre les h ritages et associations entre classes la description attributs et op rations et repr sentation d taill e de chaque classe des diagrammes tats transitions seulement quand ils sont indispensables la compr hension du mode d emploi d une classe e des diagrammes de s quence illustrant le fonctionnement et l interaction des principales classes 3 Ech ancier des r alisations et r partition des t ches au sein du groupe Pr ciser l ordre dans lequel vous pensez d velopper tester puis int grer les diff rentes classes et comment vous pensez r partir les t ches de d veloppement au sein du groupe 4 Pr paration de la validation D finir aussi pr cis ment que possible des exemples d utilisation du futur programme qui permettront de v rifier la fin qu il fo
4. ordinateur remplit de mani re al atoire la grille tout en respectant les r gles de pavage Facultatif mais bien pratique sauvegarde lecture des diff rents dessins ainsi cr s possibilit de passer en mode automatique apr s placement manuel des premiers carreaux sur la grille possibilit de sp cifier sous forme de r gles suppl mentaires la bonne mani re de carreler les bords affichage tout instant du nombre de carreaux de chaque sorte utilis s 4 3 Logique lt floue F Moutarde kx x xxx Dans la logique classique les variables sur lesquelles on raisonne sont bool ennes c est dire ne peuvent prendre que deux valeurs vrai ou faux Pourtant nous utilisons tr s souvent dans la vie courante et avec suc c s des raisonnements ou algorithmes manipulant des notions approximatives par exemple si notre douche n est pas quip e d un mitigeur thermostatique nous sommes capables d obtenir et maintenir une eau une temp rature convenable en appliquant une recette triviale du type si l eau est trop chaude alors augmenter le d bit d eau froide si elle est trop froide alors augmenter le d bit d eau chaude Dans cet exemple on applique un raisonnement sur des valeurs qui semblent bool ennes eau trop chaude eau trop froide mais qui sont en r alit d finies de fa on floue puisqu on ne saurait d finir pr cis ment la fronti re entre temp rature convenable et trop
5. logiciel qui marche la mise en oeuvre pr alable correcte d une m thode d analyse et de conception objet en UML est une part essentielle de l objectif du projet L appr ciation du projet portera sur le sujet choisi la difficult du sujet sera prise en compte le document d analyse remis lors de l avant projet le projet la qualit de l analyse et de la conception par objets mise en oeuvre les documents d analyse de conception et de r alisation accompagnant le projet la qualit du code Java la d monstration du programme la soutenance orale du projet Il est noter qu en ce qui concerne le logiciel proprement dit l esth tique ou le raffinement de son interface homme machine ventuelle sont moins importants que son bon fonctionnement la qualit de sa conception et la lisibilit du code 2 Avant projet Le but de l avant projet est de pr senter l avancement du projet apr s l tape d analyse ce qui permet de v rifier que le probl me est bien compris et abord correctement Le document d avant projet volume 15 25 pages A REMETTRE AU PLUS TARD JEUDI 13 OCTOBRE devra comporter en les faisant appara tre clairement l ensemble des l ments suivants 1 Cahier des charges Si le sujet est un de ceux de la liste qui suit r sumer l objectif du logiciel et pr ciser clairement les restrictions ou les ajouts que vous apportez par rapport
6. Learner oo AdaBoostLlearner MultilayerPerceptronLearner FIG 5 La librairie existante dans laquelle le d veloppement des SVMs doit s ins rer 14
7. N h sitez pas demander des claircissements l enseignant qui aura relu votre avant projet si vous ne comprenez pas ses annotations 3 Projet Les documents crits remettre sont les suivants 1 l exemplaire du Document d analyse remis lors de l avant projet et annot manuellement par la per sonne encadrant le projet 2 Document de conception document similaire au document d analyse mais corrig en fonctions des remarques faites sur l avant projet et augment modifi par tout ce qui aura t fait dans la phase de conception regroupement de classes en packages description compl te et d taill es des classes ajout des ventuelles classes techniques 3 Documentation technique du projet Jeux de tests pour le projet complet Jeux de tests pour chacun des principaux objets que vous avez identifi s dans votre analyse et implant s pour chaque objet crire un programme de test permettant de v rifier le fonctionnement de l objet On ne peut que recommander l laboration de ces programmes au fur et mesure de l analyse et du d veloppement Listing comment du projet sur les machines Linux de l Ecole on pourra obtenir un listing bien lisible en utilisant le script ccsi print source ou la commande standard a2ps 4 Notice d utilisation qui permettra vos clients d installer votre logiciel d utiliser votre logiciel Par aille
8. ajler kkk kkxkx On se propose d crire un logiciel permettant de simuler le pavage d un mur ou d un sol base de carreaux rectangulaires L objectif pour l utilisateur de ce programme est de pouvoir rapidement construire et visualiser l cran un certain nombre de combinaisons avant de proc der l achat effectif puis la pose du carrelage On se propose donc de manipuler des jeux de carreaux Un jeu de carreaux est constitu d un ensemble de N sortes de carreaux de taille identique con us pour tre combin s de mani re plus ou moins libre Chaque sorte de carreau poss de sur sa face sup rieure un dessin original au sein du jeu Plus pr cis ment chaque sorte de carreau poss de une combinaison de caract ristiques visuelles uniques au sein du jeu couleur de fond forme du dessin couleurs du dessin Toutefois pour ce qui nous concerne une sorte de carreau sera caract ris e par une liste de propri t s abstraites une propri t tant constitu e d un couple nom de la propri t valeur En pratique le nombre et les noms des propri t s des N sortes de carreaux d un jeu sera fourni par l utilisateur Exemple le jeu de carreau ciel oiseaux se compose de cinq sortes de carreaux repr sentant soit le ciel bleu soit un nuage soit un oiseau en vol en combinant 3 carreaux avec chacun une partie de l oiseau carreaux poser imp rativement c te c te dans le bon ordre
9. c d de gauche droite en commen ant par un carreau repr sentant une t te d oiseau Pour ce jeu en fait tr s simple on se contente de d finir une seule propri t dessin de type num r e dont la valeur sp cifie le dessin parmi ciel nuage t te corps queue Note on pourra consid rer dans la suite que tous les carreaux sont en fait des carr s de m me taille et poss dent une orientation unique autrement dit on s interdit toute rotation On veut crire un programme permettant de paver une surface rectangulaire avec des carreaux issus d un jeu donn en respectant un certain nombre de r gles Une r gle est la sp cification d une contrainte d interdic tion ou d obligation au niveau des propri t s des carreaux lors d alignements horizontaux ou verticaux Exemple d ensemble de r gles compatibles avec le jeu ciel oiseaux gt toujours un corps d oiseau droite d une t te d oiseau toujours une queue d oiseau droite d un corps d oiseau toujours du ciel bleu autour des trois carreaux composant un oiseau toujours du ciel bleu autour d un carreau comportant un nuage En termes plus formels ces r gles peuvent s exprimer sous forme d expressions telles que TOUJOURS dessin corps ADROITE dessin t te A priori il devrait suffire de seulement quatre mots cl s TOUJOURS JAMAIS ADROITE AUDESSUS pour pouvoir exprimer la plupart des contraintes so
10. chaud La th ories des sous ensembles flous et la logique floue gt invent es en 1965 par L Zadeh a justement pour but de d finir des bases math matiques permettant ce genre de raisonnement sur des quantit s impr cises L objectif du projet est de d velopper un ensemble de classes permettant d utiliser ce formalisme et de les valider sur un ou plusieurs exemple s simple s d application Les sous ensembles flous Un sous ensemble flou d un ensemble E est d fini par une fonction d apparte nance u qui associe tout l ment e de E une valeur comprise entre 0 et 1 son degr d appartenance Ainsi alors que pour un sous ensemble classique C on peut dire pour tout l ment de E si oui ou non il appartient C dans le cas d un sous ensemble flou F tout l ment de E peut lui appartenir partiellement 0 20 30 94045 100 T C FIG 1 Exemple de sous ensembles flous Froid Ti de et Chaud On tend aux sous ensembles flous les op rations usuelles sur les sous ensembles compl mentaire si F est un sous ensemble flou de fonction d appartenance F alors son compl mentaire F est d fini par la fonction d appartenance u F 1 u F intersection si F et G sont deux sous ensembles flous de fonctions d appartenance F et QG alors leur intersection F N G est g n ralement d finie par F N G min u F a G union F U G est g n ralemen
11. e R1 ci dessus des r gles de la forme SI A ALORS B o A et B sont des propositions La proposition B qui constitue la conclusion de l implication est usuellement une proposition simple du type telle 2 Toutefois dans certains cas l intersection est plut t d finie par le produit des fonctions d appartenance 3 Toutefois dans certains cas l union est plut t d finie par la moyenne arithm tique des fonctions d appartenance 10 variable doit appartenir tel sous ensemble flou par exemple dans la r gle R1 la conclu sion chauffer fort signifie que la variable force_du_chauffage doit appartenir au sous ensemble flou fort La proposition A qui est la pr misse de l implication peut soit tre galement une proposition simple soit tre une proposition complexe obtenue par une combinaison de propositions simples avec les op rateurs bool ens flous ET OU ou NON comme dans l exemple de r gle suivant SI la vitesse est grande ET la voiture devant est tr s lente ALORS freiner tr s fort Le raisonnement flou Le principe essentiel du raisonnement flou est le suivant plus la pr misse est vraie plus la conclusion doit tre aussi Ainsi si la pr misse de la r gle R1 est vraie 60 i e si le degr d apparte nance de la temp rature au sous ensemble flou tr s froid est de 60 alors la force_du_ chauffage devra appartenir au sous ensemble flou obtenu par l
12. e plafonnement 60 du sous ensemble fort Dans le cas o la pr misse A est complexe par exemple de type A1 ET A2 son degr de v rit sera calcul par la formule d finissant l op ration correspondante sur les sous ensembles flous cf plus haut le NON correspon dant au compl mentaire le ET l intersection et le O l union ainsi par exemple le degr de v rit de Al ET A2 est g n ralement pris gal au minimum de ceux de A1 et de A2 Composition des r gles et lt d fuzzyfication Le raisonnement flou produit donc dans un premier temps une prescription sous forme de sous ensemble flou En fait il produit m me g n ralement une combinaison de plusieurs sous ensembles flous affect chacun d un degr de validit car il y a normalement plus d une r gle et il arrive souvent que les pr misses de plusieurs r gles aient simultan ment un degr de v rit sup rieur 0 Mais au final il faut bien obtenir une valeur pr cise pour les variables calcul es celles servant commander le syst me dans le cas d une application de type commande floue Il faut donc convertir une combinaison de plusieurs sous ensembles flous en une valeur unique Il existe plusieurs variantes pour cette tape cruciale de la logique floue nomm e d fuzzyfication Les trois principales sont la technique du maximum la technique de la moyenne pond r e et enfin la technique du centre de gra
13. n aire du type de la figure 3 ci dessous d ter minant le d bit nominal d un robinet en fonction de son ouverture en outre pour une ouverture donn e du robinet d eau chaude resp froide le d bit effectif d eau chaude resp froide fluctuera al atoirement autour de sa valeur nominale pour repr senter les perturbations ext rieures dues aux autres utilisateurs par exemple debitE f fectif t debitNominal t x fluctuation t avec fluctuation t tir pour chaque t de mani re ET don oc ne al Move on pourra par exemple tester et am liorer le principe purement empririque et trivial r sum dans le tableau ci dessous 11 d bit nominal LE ouverture robinet FIG 3 Exemple possible de d pendance du d bit nominal en fonction de l ouverture du robinet BR PS 2 CS Froid Plus d EC Plus d EC Moins d EF Moins d EF Eee aa ed mind Plus d EF Plus d EF Moins d EC Moins d EC o EC et EF signifient respectivement Eau Chaude et Eau Froide et o Plus et Moins correspondent des sous ensembles flous pour la variation d ouverture de chaque robinet R f rences Pour en savoir plus sur la logique floue on pourra par exemple visiter les sites http fr wikipedia org wiki Logique floue http elap montefiore ulg ac be elap documents fuzzy http perso club internet fr bmantel pages logfloue logfloue00 html et se r f rer aux livres pr sents
14. nctionne correctement typiquement un jeu de donn es d entr es pour lesquelles on conna t le r sultat qui doit tre obtenu Le document d avant projet ou tout au moins la partie Analyse devra tre g n r sous l outil Modelio Ce document ne sera pas jug par sa taille mais en fonction de sa clart et de sa pertinence le client qui est sens ne conna tre initialement que le cahier des charges doit tre capable de comprendre la mod lisation objet propos e et de v rifier que celle ci devrait effectivement permettre de r aliser les services qu il attend De plus ne pas oublier que cette tape doit permettre la personne encadrant le projet de vous viter ventuellement de faire fausse route AVANT la conception d taill e et la r alisation effective du logiciel En particulier attention aux points suivants les diagrammes doivent tre lisibles si il y a trop d l ments et de liens il vaut mieux subdiviser en plusieurs diagrammes tous les noms de classes m thodes associations doivent tre parlants ne pas se contenter de juxtaposer sans commentaire les graphiques g n r s par Modelio il DOIT y avoir des commentaires explications sinon le document sera indigeste et incompr hensible Le document d avant projet sera relu et annot par un des enseignants puis rendu les remarques faites devant naturellement tre prises en compte pour la suite du travail
15. paristech fr Fabien Moutarde bureau V 027 Fabien Moutarde mines paristech fr sont galement disponibles pour r pondre vos questions techniques 4 1 Log and Profile N Kajler xx On souhaite permettre des programmeurs Java d ajouter leur code de quoi conserver une trace de certaines actions effectu es l ex cution de chronom trer des parties du code de visualiser sous forme d ani mation certains l ments relatifs au programme en cours d ex cution etc Dans sa version la plus simple LAP pourra tre utilis comme suit savoir en ajoutant simplement des lignes telles que celles ci son code Java LAP timerOn LAP log message LAP timerOff LAP log la variable x vaut x A ex cution chaque ligne LAP log produira l affichage d un message sur le flux de sortie standard De m me chaque ligne LAP timerOff affichera le temps coul depuis le d clenchement du timer par LAP timerOn Toutefois il devra tre possible d instrumentaliser le code de mani re beaucoup plus labor e sur le mo d le suivant Le programmeur commence par initialiser LAP en pla ant au d but de son programme des lignes telles que LAPTimer t1 new LAPTimer LAPTimer t2 new LAPTimer LAPLog logl new LAPLog LAPLog log2 new LAPLog LAPAlarm alarmil new LAPAlarmi LAPRec recX new LAPRec LAPRec recY new LAPRec LAPRec recO ne
16. sformation est d finie par P x P z k x z trouver la fronti re lin aire hyperplan s parant correctement les 2 classes tout en maximisant la marge entre les exemples et cette fronti re Il s agit donc d une maximisation sous contrainte qui peut se r soudre par la m thode de Lagrange laquelle ram ne un probl me quadratique Au final le classifieur obtenu est de la forme h x X7 ap k xx x o les x sont les vecteurs de support qui forment un sous ensemble normalement de petit cardinal des exemples d apprentissage Le but du projet est d impl menter les SVM en Java avec la contrainte de s ins rer dans un framework existant et int grant d j divers autres algos d apprentissage de classifieurs r tropropagation pour les r seaux neuronaux couches adaBoost pour les bases d images Un apercu de cette librairie existante dans laquelle il s agit de s ins rer est donn Fig 5 Des explications et documents compl mentaires sur les SVMs seront fournis ainsi que le jar de la librairie existante dont un Reverse sous Modelio pourra tre fait afin d en obtenir un mod le UML Des exemples de base d images apprendre seront galement mis disposition afin de tester le bon fonctionnement de l impl mentation des SVMs ainsi que la bonne int gration dans l outil JLEVIS 13 CLASSIFIERS weakClassifiers FA MultilayerPerceptron AdaBoost _weak
17. t d fini par la fonction F U G max u F u G Dans le cadre de ce projet on pourra se limiter des sous ensembles flous de type l mentaire et de forme triangulaire ou trap zo dale et de type complexe obtenu par une combinaison des op rations d crites ci dessus Quantification floue ou fuzzyfication gt Pour pouvoir utiliser la logique floue il faut commencer par d finir pour chaque variable intervenant dans le syst me une sorte de pseudo partition de l espace des valeurs possibles en plusieurs sous ensembles flous se recouvrant plus ou moins et correspondant chacun une zone floue nomm e et ayant g n ralement un sens intuitif ainsi la figure 1 ci dessus montre un exemple de quan tification de la variable temp rature en trois sous ensembles flous nomm respectivement Froid Ti de et Chaud La forme g n ralement triangle ou trap ze des fonctions d appartenance des divers sous ensembles flous de la pseudo partition est moins importante que leur nombre et leurs positionnements respectifs Les r gles floues La logique floue consiste d finir puis appliquer un ensemble de r gles l mentaires du type SI il fait tr s froid ALORS chauffer fort Rl O tr s froid correspond un des sous ensembles flous d finis pour la variable temp rature et fort un de ceux d finis pour la va riable force_ du chauffage On se limite g n ralement des implications 1 e comme dans l exempl
18. uhaitables en pratique Au del rien n emp che d enrichir ce mini langage par la suite pour permettre la sp cification de r gles plus complexes telles que au minimum un oiseau par surface ou jamais d oiseaux plus haut que les nuages tant donn un jeu de carreaux par exemple 16 sortes de carreaux dont les dessins sont stock s dans un m me r pertoire sous forme de fichiers au format GIF ou autre format quivalent le programme devra permettre 1 la d finition des diff rentes propri t s nom et type associables ce jeu de carreaux 2 pour chaque sorte de carreau du jeu la constitution de sa liste de propri t s 3 la d finition d un ou plusieurs ensemble s de r gles r gissant l assemblage des carreaux de ce jeu 4 la sauvegarde lecture sur disque de ces donn es 5 le carrelage de surfaces rectangulaires une fois s lectionn s a un jeu de carreaux b un ensemble de r gles compatibles avec ce jeu et c la taille de la surface carreler Id alement l utilisateur devrait pouvoir choisir entre deux modes manuel ou automatique En mode manuel l utilisateur s lectionne un carreau sur une palette repr sentant les diff rents car reaux du jeu et le positionne l endroit de son choix sur la grille l ordinateur se contentant d interdire la pose de carreaux aux emplacements incompatibles avec les r gles de pavage En mode automatique l
19. urs l ensemble mod les UML documents code Java source et ex cutable devra tre remis sous forme lectronique dans un r pertoire par email ou cl USB Un fichier README devra tre inscrit gale ment dans ce r pertoire Il devra comporter une description en quelques lignes de votre programme et de la fa on de l utiliser ainsi qu une pr sentation des diff rents fichiers pr sents dans le r pertoire L ENSEMBLE DU PROJET TEL QUE DECRIT CI DESSUS DEVRA ETRE REMIS AU PLUS TARD LE JEUDI 15 DECEMBRE 1 ccsi print source permet sur les machines Linux de l Ecole d imprimer les fichiers sources en langage Java ou autres fichiers textes avec une mise en page facilitant la lisibilit bandeau indiquant le nom du fichier num ros de page mots cl s en gras Taper ccsi print source h pour son mode d emploi 4 Liste des projets Pour chaque sujet de projet nous faisons suivre entre parenth ses le nom de la personne pr vue pour l encadrer ette personne repr sente votre client gt Vous devez donc Ia consulter d s que vous avez des doutes sur le cahier des charges Vous devez galement confronter ce que vous voulez concevoir avec ce qu elle attend Il est donc n cessaire de dialoguer r guli rement avec elle en personne ou d faut par t l phone ou par courrier lectronique de la personne encadrant le projet les deux enseignants du Norbert Ka jler bureau L 012 Norbert Kajler mines
20. vit voir figure 2 qui est la plus co teuse en calculs mais donne souvent les meilleurs r sultats voir les r f rences pour plus de d tails FIG 2 Exemple de d fuzzyfication On suppose qu une r gle ayant comme conclusion le sous ensemble flou le plus droite est vraie 20 cf graphique en haut gauche et qu une seconde r gle ayant comme conclusion le sous ensemble flou du milieu est vraie 80 cf graphique en bas gauche alors la pres cription obtenue par la technique du centre de gravit est la valeur 60 qui est l abscisse du centre de gravit de la surface correspondant l union des deux sous ensembles flous conclusions cf graphique de droite Exemples simples d application Afin de valider la librairie de classes on r alisera une ou plusieurs mini application s de commande floue On pourra par exemple choisir l une commande de freinage ultra simpliste tel que celui d crit sur la page http philduweb free fr contributions fuzzy frein htm 2 une r gulation conjointe de temp rature et de d bit de l eau d une douche cf ci dessous 3 toute autre id e proposer dans l avant projet Pour la suggestion num ro 2 r gulation de douche on pourra supposer que sont mesur es la temp rature et le d bit total et que l on peut augmenter ou r duire les ouvertures d arriv e d eau chaude et froide comme avec deux robinets s par s on se donnera une loi non li
21. w LAPRec LAPinit Puis il positionne librement dans son code des lignes telles que LAP timerOn t1 LAP timerOn t2 LAP timerOff tl LAP log log1l message LAP log log2 d but du calcul LAP log log2 NB x et y sont enregistr s chaque tour de boucle LAP rec recX x LAP rec recY y ari LAP timerOff t2 if x lt 0 LAP ring alarml x x LAP rec recO obj LAP timerOn t2 LAP log logl blablabla A l ex cution du programme la ligne LAP init produit l affichage d une interface graphique per mettant de contr ler dynamiquement l ex cution de la suite du programme c est dire 1 brancher ou d brancher chacun des outils d clar s par le programmeur dans l exemple ci dessus il y a 8 outils 2 timers 2 logs 1 alarm et 3 recorders 2 pour chaque outil sp cifier ses param tres de fonctionnement savoir pour chaque log affichage sur le flux de sortie standard ou dans la fen tre de l outil LAP ou dans un fichier sp cifier s lection des informations afficher au d but de chaque ligne parmi thread nom du fichier et ligne dans le code date heure pour chaque alarme affichage sur le flux de sortie standard ou affichage dans la fen tre graphique ou dans un fichier sp cifier ou envoi d un email un destinataire sp cifier pour chaque recorder affichage en mode textuel sur le flu
22. x de sortie standard ou dans un fichier sp cifier ou dans la fen tre de l outil LAP ou alors affichage sous forme d une courbe dans la fen tre de l outil LAP En cas d affichage sous forme de courbe possibilit de pr ciser la couleur du trac les courbes pouvant s afficher dans des zones s par es ou bien se superposer au choix de l utilisateur 3 sauvegarder la configuration LAP ensemble des choix effectu es jusqu ici 4 charger une configuration LAP sauvegard e lors d une ex cution pr c dente 5 poursuite de l ex cution du programme avec mise en oeuvre des diff rents outils tels qu ils ont t configur s La commande LAP rec devra pouvoir accepter comme deuxi me argument soit un nombre type double soit un objet quelconque condition qu il implante l interface LAPRecordable interface d finir avec l id e que les objets recordables doivent pouvoir tre affich es la fois sous forme textuelle et sous forme de courbe Par ailleurs il devra tre possible de d marrer l ex cution automatiquement en sp cifiant que la configura tion LAP est lire directement dans un fichier Pour se faire il devrait suffire d invoquer LAP init avec en param tre le nom du fichier de configuration utiliser Enfin le programme devra tre con u pour permettre moindre co t son extension ult rieure ajout de nouveaux types d outils notamment 4 2 Carrelages N K
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