Towards Language-Oriented Modeling

In this habilitation à diriger des recherches (HDR), I review a decade of research work in the fields of Model-Driven Engineering (MDE) and Software Language Engineering (SLE). I propose contributions to support a language-oriented modeling, with the particular focus on enabling early validation & verification (V&V) of software-intensive systems. I first present foundational concepts and engineering facilities which help to capture the core domain knowledge into the various heterogeneous concerns of DSMLs (aka. metamodeling in the small), with a particular focus on executable DSMLs to automate the development of dynamic V&V tools. Then, I propose structural and behavioral DSML interfaces, and associated composition operators to reuse and integrate multiple DSMLs (aka. metamodeling in the large).In these research activities I explore various breakthroughs in terms of modularity and reusability of DSMLs. I also propose an original approach which bridges the gap between the concurrency theory and the algorithm theory, to integrate a formal concurrency model into the execution semantics of DSMLs. All the contributions have been implemented in software platforms — the language workbench Melange and the GEMOC studio – and experienced in real-world case studies to assess their validity. In this context, I also founded the GEMOC initiative, an attempt to federate the community on the grand challenge of the globalization of modeling languages

Reifying Concurrency for Executable Metamodeling

International audienceCurrent metamodeling techniques can be used to specify the syntax and semantics of domain specific modeling languages (DSMLs). However, there is currently very little support for explicitly specifying concurrency semantics using metamodels. Often, such semantics are provided through implicit concurrency models embedded in the underlying execution environment supported by the language workbench used to implement the DSMLs. The lack of an explicit concurrency model has several drawbacks: it not only prevents from developing a complete understanding of the behavioral semantics, it also prevents development of effective concurrency-aware analysis techniques, and effective techniques for producing semantic variants in the cases where the semantic base has variation points. This work reifies concurrency as a metamodeling facility, leveraging formalization work from the concurrency theory and models of computation (MoC) community. The essential contribution of this paper is a proposed language workbench for binding domain-specific concepts and models of computation through an explicit event structure at the metamodel level. We illustrate these novel metamodeling facilities for designing two variants of a concurrent and timed final state machine, and provide other experiments to validate the scope of our approach

A Reference Structure for Modular Model-based Analyses

Kontext: In dieser Arbeit haben wir die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen untersucht. Darum untersuchten wir die Wechselbeziehungen zwischen Modellen und Analysen, insbesondere die Struktur und Abhängigkeiten von Artefakten und die Dekomposition und Komposition von modellbasierten Analysen. Herausforderungen: Softwareentwickler verwenden Modelle von Softwaresystemen, um die Evolvierbarkeit und Wiederverwendbarkeit eines Architekturentwurfs zu bestimmen. Diese Modelle ermöglichen die Softwarearchitektur zu analysieren, bevor die erste Zeile Code geschreiben wird. Aufgrund evolutionärer Veränderungen sind modellbasierte Analysen jedoch auch anfällig für eine Verschlechterung der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit. Diese Probleme lassen sich auf die Ko-Evolution von Modellierungssprache und Analyse zurückführen. Der Zweck einer Analyse ist die systematische Untersuchung bestimmter Eigenschaften eines zu untersuchenden Systems. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Softwareentwickler neue Eigenschaften eines Softwaresystems analysieren wollen. In diesem Fall müssen sie Merkmale der Modellierungssprache und die entsprechenden modellbasierten Analysen anpassen, bevor sie neue Eigenschaften analysieren können. Merkmale in einer modellbasierten Analyse sind z.\,B. eine Analysetechnik, die eine solche Qualitätseigenschaft analysiert. Solche Änderungen führen zu einer erhöhten Komplexität der modellbasierten Analysen und damit zu schwer zu pflegenden modellbasierten Analysen. Diese steigende Komplexität verringert die Verständlichkeit der modellbasierten Analysen. Infolgedessen verlängern sich die Entwicklungszyklen, und die Softwareentwickler benötigen mehr Zeit, um das Softwaresystem an veränderte Anforderungen anzupassen. Stand der Technik: Derzeitige Ansätze ermöglichen die Kopplung von Analysen auf einem System oder über verteilte Systeme hinweg. Diese Ansätze bieten die technische Struktur für die Kopplung von Simulationen, nicht aber eine Struktur wie Komponenten (de)komponiert werden können. Eine weitere Herausforderung beim Komponieren von Analysen ist der Verhaltensaspekt, der sich darin äußert, wie sich die Analysekomponenten gegenseitig beeinflussen. Durch die Synchronisierung jeder beteiligten Simulation erhöht die Modularisierung von Simulationen den Kommunikationsbedarf. Derzeitige Ansätze erlauben es, den Kommunikationsaufwand zu reduzieren; allerdings werden bei diesen Ansätzen die Dekomposition und Komposition dem Benutzer überlassen. Beiträge: Ziel dieser Arbeit ist es, die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen zu verbessern. Zu diesem Zweck wird die Referenzarchitektur für domänenspezifische Modellierungssprachen als Grundlage genommen und die Übertragbarkeit der Struktur der Referenzarchitektur auf modellbasierte Analysen untersucht. Die geschichtete Referenzarchitektur bildet die Abhängigkeiten der Analysefunktionen und Analysekomponenten ab, indem sie diese bestimmten Schichten zuordnet. Wir haben drei Prozesse für die Anwendung der Referenzarchitektur entwickelt: (i) Refactoring einer bestehenden modellbasierten Analyse, (ii) Entwurf einer neuen modellbasierten Analyse und (iii) Erweiterung einer bestehenden modellbasierten Analyse. Zusätzlich zur Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen haben wir wiederkehrende Strukturen identifiziert, die zu Problemen bei der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit führen; in der Literatur werden diese wiederkehrenden Strukturen auch als Bad Smells bezeichnet. Wir haben etablierte modellbasierte Analysen untersucht und dreizehn Bad Smells identifiziert und spezifiziert. Neben der Spezifizierung der Bad Smells bieten wir einen Prozess zur automatischen Identifizierung dieser Bad Smells und Strategien für deren Refactoring, damit Entwickler diese Bad Smells vermeiden oder beheben können. In dieser Arbeit haben wir auch eine Modellierungssprache zur Spezifikation der Struktur und des Verhaltens von Simulationskomponenten entwickelt. Simulationen sind Analysen, um ein System zu untersuchen, wenn das Experimentieren mit dem bestehenden System zu zeitaufwändig, zu teuer, zu gefährlich oder einfach unmöglich ist, weil das System (noch) nicht existiert. Entwickler können die Spezifikation nutzen, um Simulationskomponenten zu vergleichen und so identische Komponenten zu identifizieren. Validierung: Die Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen in die Referenzarchitektur überführt haben. Wir haben eine szenariobasierte Evaluierung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. In der Auswertung können wir zeigen, dass sich die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit durch die Bestimmung der Komplexität, der Kopplung und der Kohäsion verbessert. Die von uns verwendeten Metriken stammen aus der Informationstheorie, wurden aber bereits zur Bewertung der Referenzarchitektur für DSMLs verwendet. Die Bad Smells, die durch die Co-Abhängigkeit von modellbasierten Analysen und ihren entsprechenden DSMLs entstehen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen nach dem Auftreten unserer schlechten Gerüche durchsucht und dann die gefundenen Bad Smells behoben haben. Wir haben auch eine szenariobasierte Auswertung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. Wir können zeigen, dass die Bad Smells die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit negativ beeinflussen, indem wir die Komplexität, Kopplung und Kohäsion vor und nach der Refaktorisierung bestimmen. Den Ansatz zum Spezifizieren und Finden von Komponenten modellbasierter Analysen haben wir evaluiert, indem wir Komponenten von zwei modellbasierten Analysen spezifizieren und unseren Suchalgorithmus verwenden, um ähnliche Analysekomponenten zu finden. Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen, dass wir in der Lage sind, ähnliche Analysekomponenten zu finden und dass unser Ansatz die Suche nach Analysekomponenten mit ähnlicher Struktur und ähnlichem Verhalten und damit die Wiederverwendung solcher Komponenten ermöglicht. Nutzen: Die Beiträge unserer Arbeit unterstützen Architekten und Entwickler bei ihrer täglichen Arbeit, um wartbare und wiederverwendbare modellbasierte Analysen zu entwickeln. Zu diesem Zweck stellen wir eine Referenzarchitektur bereit, die die modellbasierte Analyse und die domänenspezifische Modellierungssprache aufeinander abstimmt und so die Koevolution erleichtert. Zusätzlich zur Referenzarchitektur bieten wir auch Refaktorisierungsoperationen an, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine bestehende modellbasierte Analyse an die Referenzarchitektur anzupassen. Zusätzlich zu diesem technischen Aspekt haben wir drei Prozesse identifiziert, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine neue modellbasierte Analyse zu entwickeln, eine bestehende modellbasierte Analyse zu modularisieren und eine bestehende modellbasierte Analyse zu erweitern. Dies geschieht natürlich so, dass die Ergebnisse mit der Referenzarchitektur konform sind. Darüber hinaus ermöglicht unsere Spezifikation den Entwicklern, bestehende Simulationskomponenten zu vergleichen und sie bei Bedarf wiederzuverwenden. Dies erspart den Entwicklern die Neuimplementierung von Komponenten

Engineering Multi-Agent Systems: State of Affairs and the Road Ahead

The continuous integration of software-intensive systems together with the ever-increasing computing power offer a breeding ground for intelligent agents and multi-agent systems (MAS) more than ever before. Over the past two decades, a wide variety of languages, models, techniques and methodologies have been proposed to engineer agents and MAS. Despite this substantial body of knowledge and expertise, the systematic engineering of large-scale and open MAS still poses many challenges. Researchers and engineers still face fundamental questions regarding theories, architectures, languages, processes, and platforms for designing, implementing, running, maintaining, and evolving MAS. This paper reports on the results of the 6th International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems (EMAS 2018, 14th-15th of July, 2018, Stockholm, Sweden), where participants discussed the issues above focusing on the state of affairs and the road ahead for researchers and engineers in this area

Supporting Automatic Interoperability in Model-Driven Development Processes

By analyzing the last years of software development evolution, it is possible to observe that the involved technologies are increasingly focused on the definition of models for the specification of the intended software products. This model-centric development schema is the main ingredient for the Model-Driven Development (MDD) paradigm. In general terms, the MDD approaches propose the automatic generation of software products by means of the transformation of the defined models into the final program code. This transformation process is also known as model compilation process. Thus, MDD is oriented to reduce (or even eliminate) the hand-made programming, which is an error-prone and time-consuming task. Hence, models become the main actors of the MDD processes: the models are the new programming code. In this context, the interoperability can be considered a natural trend for the future of model-driven technologies, where different modeling approaches, tools, and standards can be integrated and coordinated to reduce the implementation and learning time of MDD solutions as well as to improve the quality of the final software products. However, there is a lack of approaches that provide a suitable solution to support the interoperability in MDD processes. Moreover, the proposals that define an interoperability framework for MDD processes are still in a theoretical space and are not aligned with current standards, interoperability approaches, and technologies. Thus, the main objective of this doctoral thesis is to develop an approach to achieve the interoperability in MDD processes. This interoperability approach is based on current metamodeling standards, modeling language customization mechanisms, and model-to-model transformation technologies. To achieve this objective, novel approaches have been defined to improve the integration of modeling languages, to obtain a suitable interchange of modeling information, and to perform automatic interoperability verification.Giachetti Herrera, GA. (2011). Supporting Automatic Interoperability in Model-Driven Development Processes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11108Palanci

A Middleware to Support Services Delivery in a Domain-Specific Virtual Machine

The increasing use of model-driven software development has renewed emphasis on using domain-specific models during application development. More specifically, there has been emphasis on using domain-specific modeling languages (DSMLs) to capture user-specified requirements when creating applications. The current approach to realizing these applications is to translate DSML models into source code using several model-to-model and model-to-code transformations. This approach is still dependent on the underlying source code representation and only raises the level of abstraction during development. Experience has shown that developers will many times be required to manually modify the generated source code, which can be error-prone and time consuming. An alternative to the aforementioned approach involves using an interpreted domain-specific modeling language (i-DSML) whose models can be directly executed using a Domain Specific Virtual Machine (DSVM). Direct execution of i-DSML models require a semantically rich platform that reduces the gap between the application models and the underlying services required to realize the application. One layer in this platform is the domain-specific middleware that is responsible for the management and delivery of services in the specific domain. In this dissertation, we investigated the problem of designing the domain-specific middleware of the DSVM to facilitate the bifurcation of the semantics of the domain and the model of execution (MoE) while supporting runtime adaptation and validation. We approached our investigation by seeking solutions to the following sub-problems: (1) How can the domain-specific knowledge (DSK) semantics be separated from the MoE for a given domain? (2) How do we define a generic model of execution (GMoE) of the middleware so that it is adaptable and realizes DSK operations to support delivery of services? (3) How do we validate the realization of DSK operations at runtime? Our research into the domain-specific middleware was done using an i-DSML for the user-centric communication domain, Communication Modeling Language (CML), and for microgrid energy management domain, Microgrid Modeling Language (MGridML). We have successfully developed a methodology to separate the DSK and GMoE of the middleware of a DSVM that supports specialization for a given domain, and is able to perform adaptation and validation at runtime

A meta-modelling language definition for specific domain

Model Driven software development has been considered to be a further software construction technology following object-oriented software development methods and with the potential to bring new breakthroughs in the research of software development. With deepening research, a growing number of Model Driven software development methods have been proposed. The model is now widely used in all aspects of software development. One key element determining progress in Model Driven software development research is how to better express and describe the models required for various software components. From a study of current Model Driven development technologies and methods, Domain-Specific Modelling is suggested in the thesis as a Model Driven method to better realise the potential of Model-Driven Software Development. Domain-specific modelling methods can be successfully applied to actual software development projects, which need a flexible and easy to extend, meta-modelling language to provide support. There is a particular requirement for modelling languages based on domain-specific modelling methods in Meta-modelling as most general modelling languages are not suitable. The thesis focuses on implementation of domain-specific modelling methods. The "domain" is stressed as a keystone of software design and development and this is what most differentiates the approach from general software development process and methods. Concerning the design of meta-modelling languages, the meta-modelling language based on XML is defined including its abstract syntax, concrete syntax and semantics. It can support description and construction of the domain meta-model and the domain application model. It can effectively realise visual descriptions, domain objects descriptions, relationships descriptions and rules relationships of domain model. In the area of supporting tools, a meta-meta model is given. The meta-meta model provides a group of general basic component meta-model elements together with the relationships between elements for the construction of the domain meta-model. It can support multi-view, multi-level description of the domain model. Developers or domain experts can complete the design and construction of the domain-specific meta-model and the domain application model in the integrated modelling environment. The thesis has laid the foundation necessary for research in descriptive languages through further study in key technologies of meta-modelling languages based on Model Driven development

Adapting modeling environments to domain specific interactions

Software tools are being used by experts in a variety of domains. There are numerous software modeling environments tailored to a specific domain expertise. However, there is no consistent approach to generically synthesize a product line of such modeling environments that also take into account the user interaction and experience adapted to the domain. The focus of my thesis is the proposal of a solution to explicitly model user interfaces and interaction of modeling environments so that they can be tailored to the habits and preferences of domain experts. We extend current model-driven engineering techniques that synthesize graphical modeling environments to also take interaction models into account. The formal semantics of our language framework is based on statecharts. We define a development process for generating such modeling environments to maximize reuse through a novel statechart refinement technique.Les outils logiciels sont utilisés par des experts dans une variété de domaines. Il existe de nombreux environnements de modélisation logicielle adaptés á une expertise spécifique. Cependant, il n’existe pas d’approche cohérente pour synthétiser génériquement une ligne de produits de tels environnements de modélisation qui prennent également en compte l’interaction et l’expérience utilisateur adaptées au domaine. L’objectif de ma thése est la proposition d’une solution pour modéliser explicitement les interfaces utilisateur et l’interaction des environnements de modélisation afin qu’ils puissent étre adaptés aux habitudes et aux préférences des experts du domaine. Nous étendons les techniques d’ingénierie actuelles pilotées par un modéle qui synthétisent des environnements de modélisation graphique pour prendre également en compte les modèles d’interaction. La sémantique formelle de notre cadre linguistique est basée sur des statecharts. Nous définissons un processus de développement pour générer de tels environnements de modélisation afin de maximiser la réutilisation à travers une nouveau technique de raffinement de statecharts

Programming Robots for Activities of Everyday Life

Text-based programming remains a challenge to novice programmers in\ua0all programming domains including robotics. The use of robots is gainingconsiderable traction in several domains since robots are capable of assisting\ua0humans in repetitive and hazardous tasks. In the near future, robots willbe used in tasks of everyday life in homes, hotels, airports, museums, etc.\ua0However, robotic missions have been either predefined or programmed usinglow-level APIs, making mission specification task-specific and error-prone.\ua0To harness the full potential of robots, it must be possible to define missionsfor specific applications domains as needed. The specification of missions of\ua0robotic applications should be performed via easy-to-use, accessible ways, and\ua0at the same time, be accurate, and unambiguous. Simplicity and flexibility in\ua0programming such robots are important, since end-users come from diverse\ua0domains, not necessarily with suffcient programming knowledge.The main objective of this licentiate thesis is to empirically understand the\ua0state-of-the-art in languages and tools used for specifying robot missions byend-users. The findings will form the basis for interventions in developing\ua0future languages for end-user robot programming.During the empirical study, DSLs for robot mission specification were\ua0analyzed through published literature, their websites, user manuals, samplemissions and using the languages to specify missions for supported robots.After extracting data from 30 environments, 133 features were identified.\ua0A feature matrix mapping the features to the environments was developedwith a feature model for robotic mission specification DSLs.Our results show that most end-user facing environments exist in the\ua0education domain for teaching novice programmers and STEM subjects. Mostof the visual languages are developed using Blockly and Scratch libraries.\ua0The end-user domain abstraction needs more work since most of the visualenvironments abstract robotic and programming language concepts but not\ua0end-user concepts. In future works, it is important to focus on the development\ua0of reusable libraries for end-user concepts; and further, explore how end-user\ua0facing environments can be adapted for novice programmers to learn\ua0general programming skills and robot programming in low resource settings\ua0in developing countries, like Uganda