TY - JOUR A1 - Trauth, Martin H. T1 - TURBO2 - a MATLAB simulation to study the effects of bioturbation on paleoceanographic time series JF - Computers & geosciences : an international journal devoted to the publication of papers on all aspects of geocomputation and to the distribution of computer programs and test data sets ; an official journal of the International Association for Mathematical Geology N2 - Bioturbation (or benthic mixing) causes significant distortions in marine stable isotope signals and other palaeoceanographic records. Although the influence of bioturbation on these records is well known it has rarely been dealt systematically. The MATLAB program called TURBO2 can be used to simulate the effect of bioturbation on individual sediment particles. It can therefore be used to model the distortion of all physical, chemical, and biological signals in deep-sea sediments, such as Mg/Ca ratios and UK37-based sea-surface temperature (SST) variations. In particular, it can be used to study the distortions in paleoceanographic records that are based on individual sediment particles, such as SST records based on foraminifera assemblages. Furthermore. TURBO2 provides a tool to study the effect of benthic mixing of isotope signals such as C-14, delta O-18, and delta C-13, measured in a stratigraphic carrier such as foraminifera shells. KW - Bioturbation KW - Modeling KW - MATLAB KW - Deep-sea records KW - Foraminifera KW - Stable oxygen isotopes Y1 - 2013 U6 - https://doi.org/10.1016/j.cageo.2013.05.003 SN - 0098-3004 SN - 1873-7803 VL - 61 IS - 12 SP - 1 EP - 10 PB - Elsevier CY - Oxford ER - TY - BOOK A1 - Giese, Holger A1 - Becker, Basil T1 - Modeling and verifying dynamic evolving service-oriented architectures N2 - The service-oriented architecture supports the dynamic assembly and runtime reconfiguration of complex open IT landscapes by means of runtime binding of service contracts, launching of new components and termination of outdated ones. Furthermore, the evolution of these IT landscapes is not restricted to exchanging components with other ones using the same service contracts, as new services contracts can be added as well. However, current approaches for modeling and verification of service-oriented architectures do not support these important capabilities to their full extend.In this report we present an extension of the current OMG proposal for service modeling with UML - SoaML - which overcomes these limitations. It permits modeling services and their service contracts at different levels of abstraction, provides a formal semantics for all modeling concepts, and enables verifying critical properties. Our compositional and incremental verification approach allows for complex properties including communication parameters and time and covers besides the dynamic binding of service contracts and the replacement of components also the evolution of the systems by means of new service contracts. The modeling as well as verification capabilities of the presented approach are demonstrated by means of a supply chain example and the verification results of a first prototype are shown. N2 - Service-Orientierte Architekturen erlauben die dynamische Zusammensetzung und Rekonfiguration komplexer, offener IT Landschaften durch Bindung von Service Contracts zur Laufzeit, starten neuer Komponenten und beenden von veralteten. Die Evolution dieser Systeme ist nicht auf den Austausch von Komponenten-Implementierungen bei Beibehaltung der Service-Contracts beschränkt, sondern das Hinzufügen neuer Service-Contracts wird ebenfalls unterstützt. Aktuelle Ansätze zur Modellierung und Verifikation Service-Orientierter Architekturen unterstützen diese wichtigen Eigenschaften, wenn überhaupt, nur unvollständig. In diesem Bericht stellen wir eine Erweiterung des aktuellen OMG Vorschlags zur Service Modellierung mit UML - SoaML - vor, die diese Einschränkungen aufhebt. Unser Ansatz erlaubt die Modellierung von Service Contracts auf verschiedenen Abstraktionsniveaus, besitzt eine fundierte formale Semantik für alle eingeführten Modellierungskonzepte und erlaubt die Verifikation kritischer Eigenschaften. Unser kompositionaler und inkrementeller Verifikationsansatz erlaubt die Verifikation komplexer Eigenschaften einschließlich Kommunikationsparameter und Zeit und deckt neben der dynamischen Bindung von Service Contracts sowie dem Austausch von Komponenten auch die Evolution des gesamten Systems durch das Hinzufügen neuer Service Contracts ab. Die Modellierungs- als auch die Verifikationsfähigkeiten unseres vorgestellten Ansatzes werden durch ein Anwendungsbeispiel aus dem Bereich des Lieferkettenmanagements veranschaulicht. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 75 KW - Service-Orientierte Architekturen KW - Verifikation KW - Contracts KW - Evolution KW - Unbegrenzter Zustandsraum KW - Invarianten KW - Modellierung KW - SoaML KW - Service-Oriented Architecture KW - Verification KW - Contracts KW - Evolution KW - Infinite State KW - Invariants KW - Modeling KW - SoaML KW - Runtime Binding Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-65112 SN - 978-3-86956-246-9 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Vogel, Thomas A1 - Giese, Holger T1 - Model-driven engineering of adaptation engines for self-adaptive software : executable runtime megamodels N2 - The development of self-adaptive software requires the engineering of an adaptation engine that controls and adapts the underlying adaptable software by means of feedback loops. The adaptation engine often describes the adaptation by using runtime models representing relevant aspects of the adaptable software and particular activities such as analysis and planning that operate on these runtime models. To systematically address the interplay between runtime models and adaptation activities in adaptation engines, runtime megamodels have been proposed for self-adaptive software. A runtime megamodel is a specific runtime model whose elements are runtime models and adaptation activities. Thus, a megamodel captures the interplay between multiple models and between models and activities as well as the activation of the activities. In this article, we go one step further and present a modeling language for ExecUtable RuntimE MegAmodels (EUREMA) that considerably eases the development of adaptation engines by following a model-driven engineering approach. We provide a domain-specific modeling language and a runtime interpreter for adaptation engines, in particular for feedback loops. Megamodels are kept explicit and alive at runtime and by interpreting them, they are directly executed to run feedback loops. Additionally, they can be dynamically adjusted to adapt feedback loops. Thus, EUREMA supports development by making feedback loops, their runtime models, and adaptation activities explicit at a higher level of abstraction. Moreover, it enables complex solutions where multiple feedback loops interact or even operate on top of each other. Finally, it leverages the co-existence of self-adaptation and off-line adaptation for evolution. N2 - Die Entwicklung selbst-adaptiver Software erfordert die Konstruktion einer sogenannten "Adaptation Engine", die mittels Feedbackschleifen die unterliegende Software steuert und anpasst. Die Anpassung selbst wird häufig mittels Laufzeitmodellen, die die laufende Software repräsentieren, und Aktivitäten wie beispielsweise Analyse und Planung, die diese Laufzeitmodelle nutzen, beschrieben. Um das Zusammenspiel zwischen Laufzeitmodellen und Aktivitäten systematisch zu erfassen, wurden Megamodelle zur Laufzeit für selbst-adaptive Software vorgeschlagen. Ein Megamodell zur Laufzeit ist ein spezielles Laufzeitmodell, dessen Elemente Aktivitäten und andere Laufzeitmodelle sind. Folglich erfasst ein Megamodell das Zusammenspiel zwischen verschiedenen Laufzeitmodellen und zwischen Aktivitäten und Laufzeitmodellen als auch die Aktivierung und Ausführung der Aktivitäten. Darauf aufbauend präsentieren wir in diesem Artikel eine Modellierungssprache für ausführbare Megamodelle zur Laufzeit, EUREMA genannt, die aufgrund eines modellgetriebenen Ansatzes die Entwicklung selbst-adaptiver Software erleichtert. Der Ansatz umfasst eine domänen-spezifische Modellierungssprache und einen Laufzeit-Interpreter für Adaptation Engines, insbesondere für Feedbackschleifen. EUREMA Megamodelle werden über die Spezifikationsphase hinaus explizit zur Laufzeit genutzt, um mittels Interpreter Feedbackschleifen direkt auszuführen. Zusätzlich können Megamodelle zur Laufzeit dynamisch geändert werden, um Feedbackschleifen anzupassen. Daher unterstützt EUREMA die Entwicklung selbst-adaptiver Software durch die explizite Spezifikation von Feedbackschleifen, der verwendeten Laufzeitmodelle, und Adaptionsaktivitäten auf einer höheren Abstraktionsebene. Darüber hinaus ermöglicht EUREMA komplexe Lösungskonzepte, die mehrere Feedbackschleifen und deren Interaktion wie auch die hierarchische Komposition von Feedbackschleifen umfassen. Dies unterstützt schließlich das integrierte Zusammenspiel von Selbst-Adaption und Wartung für die Evolution der Software. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 66 KW - Modellgetriebene Softwareentwicklung KW - Modellierungssprachen KW - Modellierung KW - Laufzeitmodelle KW - Megamodell KW - Ausführung von Modellen KW - Model-Driven Engineering KW - Modeling Languages KW - Modeling KW - Models at Runtime KW - Megamodels KW - Model Execution KW - Self-Adaptive Software Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-63825 SN - 978-3-86956-227-8 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -