Le projet vle est un environnement opérationnel de multi-modélisation, de simulation et d'analyse de systèmes complexes dynamiques. Il s'appuie sur la théorie des systèmes de modélisation et de simulation proposée par B. Zeigler avec la spécification DEVS formelle (Discrete Event System Specification).

PyVLE est une extension Python du Virtual Laboratory Environment (VLE), un environnement opérationnel pour la modélisation, la simulation et l'analyse de systèmes complexes dynamiques. Il s'appuie sur la théorie des systèmes discrets événementiels (DEVS) et offre des fonctionnalités pour gérer des conditions, des ports, des vues et des observables pour les modèles.

Outil dédié à la génération automatique de fichiers .gspn pour le vérificateur de modèles COSMOS. Il permet de modéliser des lignes de production industrielles sous forme de modèles DTMC (chaînes de Markov à temps discret) avec une politique de service bloquante. Les fichiers générés sont utilisés pour analyser et valider des systèmes de production complexes, facilitant ainsi l'optimisation et la vérification de leur fonctionnement.

Cette bibliothèque open source permet d'apprendre des fonctions booléennes à partir d'exemples positifs. Elle implémente un algorithme glouton pour inférer une hypothèse sous forme de termes booléens en forme normale disjonctive (DNF). L'objectif est de caractériser les comportements possibles d'un système à partir d'un échantillon de données positives, en produisant une approximation de la fonction cible inconnue. L'outil est particulièrement utile pour la modélisation de systèmes discrets et l'analyse de données binaires.