Simulation experiments are typically conducted repeatedly during the model development process, for example, to re-validate if a behavioral property still holds after several model changes. Approaches for automatically reusing and generating simulation experiments can support modelers in conducting simulation studies in a more systematic and effective manner. They rely on explicit experiment specifications and, so far, on user interaction for initiating the reuse. Thereby, they are constrained to support the reuse of simulation experiments in a specific setting. Our approach now goes one step further by automatically identifying and adapting the experiments to be reused for a variety of scenarios. To achieve this, we exploit provenance graphs of simulation studies, which provide valuable information about the previous modeling and experimenting activities, and contain meta-information about the different entities that were used or produced during the simulation study. We define provenance patterns and associate them with a semantics, which allows us to interpret the different activities, and construct transformation rules for provenance graphs. Our approach is implemented in a Reuse and Adapt framework for Simulation Experiments (RASE) which can interface with various modeling and simulation tools. In the case studies, we demonstrate the utility of our framework for a) the repeated sensitivity analysis of an agent-based model of migration routes, and b) the cross-validation of two models of a cell signaling pathway.


翻译:在模型开发过程中,通常反复进行模拟实验,例如,如果行为属性在几个模型变化后仍然保持,则要重新验证行为属性。自动再利用和生成模拟实验的方法可以支持模型家以更系统和更有效的方式进行模拟研究,它们依靠明确的实验规格和用户互动来启动再利用。因此,它们只能支持在特定环境下再利用模拟实验。我们的方法现在又进一步了一步,自动确定和调整实验,再用于各种情景。为了实现这一点,我们利用模拟研究的原始图解,这些图解为以前的建模和实验活动提供了宝贵的信息,并载有关于模拟研究期间使用或产生的不同实体的元信息。我们界定了出处模式,并将其与精度模型联系起来,从而使我们能够解释不同的活动,并为证明图表设计了转换规则。我们的方法是在一个模拟实验实验的再使用和调整框架(RASE)中实施的,这个框架可以与各种建模和模拟工具相衔接。在案例研究中,我们展示了我们两个基于模型的模范式、跨导路段的感应力模型。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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