Modelle sind die zentralen Entwicklungsartefakte der modellgetriebenen Softwareentwicklung und müssen überarbeitet, weiterentwickelt und gewartet werden. Daher sind Modelltransformationen ebenfalls essenziell für die modellgetriebene Softwareentwicklung. Während domänenspezifische Sprachen (DSLs) zur Modellierung mittlerweile weitverbreitet sind, sind spezifische Transformationssprachen rar. Stattdessen werden General Purpose Transformationssprachen (GPTLs) verwendet, die Transformationen basierend auf der internen Repräsentation der Modelle formulieren. Domänenspezifische Transformationssprachen (DSTLs) basieren auf der den Modellierern bekannten konkreten Syntax der DSL, wodurch sie spezifisch für die zugehörige DSL sind. Dies verringert den Aufwand zum Erlernen der Transformationssprache. Andererseits haben DSTLs durch ihre Zugehörigkeit zu einer DSL den Nachteil, dass für jede DSL eine DSTL entwickelt werden muss. Aus diesem Grund erhöht sich der Aufwand der DSL-Entwicklung deutlich. Zur Reduzierung dieses Aufwands wurde in [Wei12] ein erster DSTL-Generator vorgestellt.
Im Rahmen dieser Dissertation wird die generative Entwicklung und Verwendung von DSTLs durch MontiTrans unterstützt. MontiTrans ermöglicht die Entwicklung neuer DSTLs und der zugehörigen Infrastruktur zur Spezifikation und Ausführung von Modelltransformationen. Durch die Entwicklung von MontiTrans wurde die Generierung von DSTLs basierend auf den Ergebnissen aus [Wei12] weiterentwickelt. MontiTrans wurde zur Entwicklung neuer DSTLs und Bibliotheken von Transformationen verwendet. Hierdurch konnte gezeigt werden, dass MontiTrans ein umfassendes Werkzeug zur Entwicklung von DSTLs sowie für die Entwicklung von Modelltransformationen innerhalb modellgetriebener Softwareentwicklungsprojekte ist.
Aktualisiert: 2021-12-20
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Domänenspezifische Sprachen erlauben gegenüber General Purpose Programmiersprachen begrenzten und problemorientierten Funktionsumfang an. Verschiedene Modellierungssprachen für die Computational Neuroscience wurden bereits vorgeschlagen. Da diese Sprachen jedoch typischerweise Simulatorunabhängigkeit anstreben, unterstützen sie oft nur eine Untermenge der vom Modellierer gewünschten Eigenschaften.
Diese Arbeit präsentiert den Entwurf und die Implementierung der modularen und erweiterbaren domänenspezifischen Sprache NESTML, die Konzepte aus den Neurowissenschaften als vollwertige Sprachkonstrukte zur Verfügung stellt und Neurowissenschaftler so bei der Erstellung von Neuronemodellen für das neuronale Simulationswerkzeug NEST unterstützt.
NESTML wurde mithilfe von MontiCore entwickelt. MontiCore ist eine Language Workbench zur Erstellung von domänenspezifischen Sprachen. MontiCore verwendet und erweitert das Grammatikformat von ANTLR4, das auf dem EBNF-Formalismus basiert, um zusätzliche Konzepte für die Grammatikwiederverwendung. MontiCore stellt eine modulare Infrastruktur für das Parsen von Modellen, den Aufbau der Symboltabllen und zum Prüfen der Kontextbedingungen bereit. Damit können die Entwicklungskosten von NESTML signifikant gesenkt werden.
Aktualisiert: 2021-12-20
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