A Language-centered Approach to support environmental modeling with Cellular Automata

Die Anwendung von Methodiken und Technologien aus dem Bereich der Softwaretechnik auf den Bereich der Umweltmodellierung ist eine gemeinhin akzeptierte Vorgehensweise. Im Rahmen der "modellgetriebenen Entwicklung"(MDE, model-driven engineering) werden Technologien entwickelt, die darauf abzielen, Softwaresysteme vorwiegend auf Basis von im Vergleich zu Programmquelltexten relativ abstrakten Modellen zu entwickeln. Ein wesentlicher Bestandteil von MDE sind Techniken zur effizienten Entwicklung von "domänenspezifischen Sprachen"( DSL, domain-specific language), die auf Sprachmetamodellen beruhen. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie modellgetriebene Entwicklung, und insbesondere die metamodellbasierte Beschreibung von DSLs, darüber hinaus Aspekte der Pragmatik unterstützen kann, deren Relevanz im erkenntnistheoretischen und kognitiven Hintergrund wissenschaftlichen Forschens begründet wird. Hierzu wird vor dem Hintergrund der Erkenntnisse des "modellbasierten Forschens"(model-based science und model-based reasoning) gezeigt, wie insbesondere durch Metamodelle beschriebene DSLs Möglichkeiten bieten, entsprechende pragmatische Aspekte besonders zu berücksichtigen, indem sie als Werkzeug zur Erkenntnisgewinnung aufgefasst werden. Dies ist v.a. im Kontext großer Unsicherheiten, wie sie für weite Teile der Umweltmodellierung charakterisierend sind, von grundsätzlicher Bedeutung. Die Formulierung eines sprachzentrierten Ansatzes (LCA, language-centered approach) für die Werkzeugunterstützung konkretisiert die genannten Aspekte und bildet die Basis für eine beispielhafte Implementierung eines Werkzeuges mit einer DSL für die Beschreibung von Zellulären Automaten (ZA) für die Umweltmodellierung. Anwendungsfälle belegen die Verwendbarkeit von ECAL und der entsprechenden metamodellbasierten Werkzeugimplementierung.The application of methods and technologies of software engineering to environmental modeling and simulation (EMS) is common, since both areas share basic issues of software development and digital simulation. Recent developments within the context of "Model-driven Engineering" (MDE) aim at supporting the development of software systems at the base of relatively abstract models as opposed to programming language code. A basic ingredient of MDE is the development of methods that allow the efficient development of "domain-specific languages" (DSL), in particular at the base of language metamodels. This thesis shows how MDE and language metamodeling in particular, may support pragmatic aspects that reflect epistemic and cognitive aspects of scientific investigations. For this, DSLs and language metamodeling in particular are set into the context of "model-based science" and "model-based reasoning". It is shown that the specific properties of metamodel-based DSLs may be used to support those properties, in particular transparency, which are of particular relevance against the background of uncertainty, that is a characterizing property of EMS. The findings are the base for the formulation of an corresponding specific metamodel- based approach for the provision of modeling tools for EMS (Language-centered Approach, LCA), which has been implemented (modeling tool ECA-EMS), including a new DSL for CA modeling for EMS (ECAL). At the base of this implementation, the applicability of this approach is shown

Toward composing variable structure models and their interfaces: a case of intensional coupling definitions

In this thesis, we investigate a combination of traditional component-based and variable structure modeling. The focus is on a structural consistent specification of couplings in modular, hierarchical models with a variable structure. For this, we exploitintensional definitions, as known from logic, and introduce a novel intensional coupling definition, which allows a concise yet expressive specification of complex communication and interaction patterns in static as well as variable structure models, without the need to worryabout structural consistency.In der Arbeit untersuchen wir ein Zusammenbringen von klassischer komponenten-basierter und variabler Strukturmodellierung. Der Fokus liegt dabei auf der Spezifikation von strukturkonsistenten Kopplungen in modular-hierarchischen Modellen mit einer variablen Struktur. Dafür nutzen wir intensionale Definitionen, wie sie aus der Logik bekannt sind, und führen ein neuartiges Konzept von intensionalen Kopplungen ein, welches kompakte gleichzeitig ausdrucksstarke Spezifikationen von komplexen Kommunikations- und Interaktionsmuster in statischen und variablen Strukturmodellen erlaubt

Analysis of Trajectories by Preserving Structural Information

The analysis of trajectories from traffic data is an established and yet fast growing area of research in the related fields of Geo-analytics and Geographic Information Systems (GIS). It has a broad range of applications that impact lives of millions of people, e.g., in urban planning, transportation and navigation systems and localized search methods. Most of these applications share some underlying basic tasks which are related to matching, clustering and classification of trajectories. And, these tasks in turn share some underlying problems, i.e., dealing with the noisy and variable length spatio-temporal sequences in the wild. In our view, these problems can be handled in a better manner by exploiting the spatio-temporal relationships (or structural information) in sampled trajectory points that remain considerably unharmed during the measurement process. Although, the usage of such structural information has allowed breakthroughs in other fields related to the analysis of complex data sets [18], surprisingly, there is no existing approach in trajectory analysis that looks at this structural information in a unified way across multiple tasks. In this thesis, we build upon these observations and give a unified treatment of structural information in order to improve trajectory analysis tasks. This treatment explores for the first time that sequences, graphs, and kernels are common to machine learning and geo-analytics. This common language allows to pool the corresponding methods and knowledge to help solving the challenges raised by the ever growing amount of movement data by developing new analysis models and methods. This is illustrated in several ways. For example, we introduce new problem settings, distance functions and a visualization scheme in the area of trajectory analysis. We also connect the broad fild of kernel methods to the analysis of trajectories, and, we strengthen and revisit the link between biological sequence methods and analysis of trajectories. Finally, the results of our experiments show that - by incorporating the structural information - our methods improve over state-of-the-art in the focused tasks, i.e., map matching, clustering and traffic event detection

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

A Continuous-Time Microsimulation and First Steps Towards a Multi-Level Approach in Demography

Microsimulation is a methodology that closely mimics life-course dynamics. In this thesis, we describe the development of the demographic microsimulation with a continuous time scale that we have realized in the context of the project MicMac - Bridging the micro-macro gap in population forecasting. Furthermore, we detail extensions that we have added to the initial version of the MicMac microsimulation.Mikrosimulation ist eine Prognosetechnik, die sich hervorragend eignet, um Bevölkerungsdynamik realitätsnah abzubilden. In dieser Dissertation beschreiben wir die Entwicklung einer demografischen Mikrosimulation, die wir im Rahmen des Projektes MicMac - Bridging the micro-macro gap in population forecasting erstellt haben. Zudem erläutern wir Erweiterungen, die wir an der ursprünglichen MicMac- Mikrosimulation vorgenommen haben

Toward Accessible Multilevel Modeling in Systems Biology: A Rule-based Language Concept

Promoted by advanced experimental techniques for obtaining high-quality data and the steadily accumulating knowledge about the complexity of life, modeling biological systems at multiple interrelated levels of organization attracts more and more attention recently. Current approaches for modeling multilevel systems typically lack an accessible formal modeling language or have major limitations with respect to expressiveness. The aim of this thesis is to provide a comprehensive discussion on associated problems and needs and to propose a concrete solution addressing them

Damage and repair identification in reinforced concrete beams modelled with various damage scenarios using vibration data

This research aims at developing a novel vibration-based damage identification technique that can efficiently be applied to real-time large data for detection, classification, localisation and quantification of the potential structural damage

Advances in Computational Intelligence Applications in the Mining Industry

This book captures advancements in the applications of computational intelligence (artificial intelligence, machine learning, etc.) to problems in the mineral and mining industries. The papers present the state of the art in four broad categories: mine operations, mine planning, mine safety, and advances in the sciences, primarily in image processing applications. Authors in the book include both researchers and industry practitioners

Computing repairs for constraint violations in UML/OCL conceptual schemas

Updating the contents of an information base may violate some of the constraints defined over the schema. The classical way to deal with this problem has been to reject the requested update when its application would lead to some constraint violation. We follow here an alternative approach aimed at automatically computing the repairs of an update, i.e., the minimum additional changes that, when applied together with the requested update, bring the information base to a new state where all constraints are satisfied. Our approach is independent of the language used to define the schema and the constraints, since it is based on a logic formalization of both, although we apply it to UML and OCL because they are widely used in the conceptual modeling community. Our method can be used for maintaining the consistency of an information base after the application of some update, and also for dealing with the problem of fixing up non-executable operations. The fragment of OCL that we use to define the constraints has the same expressiveness as relational algebra and we also identify a subset of it which provides some nice properties in the repair-computation process. Experiments are conducted to analyze the efficiency of our approach.Peer ReviewedPostprint (author's final draft