TY - THES A1 - Wätzoldt, Sebastian T1 - Modeling collaborations in adaptive systems of systems T1 - Modellierung von Kollaborationen für adaptive Systeme von Systemen N2 - Recently, due to an increasing demand on functionality and flexibility, beforehand isolated systems have become interconnected to gain powerful adaptive Systems of Systems (SoS) solutions with an overall robust, flexible and emergent behavior. The adaptive SoS comprises a variety of different system types ranging from small embedded to adaptive cyber-physical systems. On the one hand, each system is independent, follows a local strategy and optimizes its behavior to reach its goals. On the other hand, systems must cooperate with each other to enrich the overall functionality to jointly perform on the SoS level reaching global goals, which cannot be satisfied by one system alone. Due to difficulties of local and global behavior optimizations conflicts may arise between systems that have to be solved by the adaptive SoS. This thesis proposes a modeling language that facilitates the description of an adaptive SoS by considering the adaptation capabilities in form of feedback loops as first class entities. Moreover, this thesis adopts the Models@runtime approach to integrate the available knowledge in the systems as runtime models into the modeled adaptation logic. Furthermore, the modeling language focuses on the description of system interactions within the adaptive SoS to reason about individual system functionality and how it emerges via collaborations to an overall joint SoS behavior. Therefore, the modeling language approach enables the specification of local adaptive system behavior, the integration of knowledge in form of runtime models and the joint interactions via collaboration to place the available adaptive behavior in an overall layered, adaptive SoS architecture. Beside the modeling language, this thesis proposes analysis rules to investigate the modeled adaptive SoS, which enables the detection of architectural patterns as well as design flaws and pinpoints to possible system threats. Moreover, a simulation framework is presented, which allows the direct execution of the modeled SoS architecture. Therefore, the analysis rules and the simulation framework can be used to verify the interplay between systems as well as the modeled adaptation effects within the SoS. This thesis realizes the proposed concepts of the modeling language by mapping them to a state of the art standard from the automotive domain and thus, showing their applicability to actual systems. Finally, the modeling language approach is evaluated by remodeling up to date research scenarios from different domains, which demonstrates that the modeling language concepts are powerful enough to cope with a broad range of existing research problems. N2 - Seit einiger Zeit führen ein ansteigender Bedarf nach erweiterter Systemfunktionalität und deren flexible Verwendung zu vernetzten Systemen, die sich zu einem übergeordneten adaptiven System von Systemen (SoS) zusammenschließen. Dieser SoS Zusammenschluss zeigt ein gewünschtes, robustes und flexibles Gesamtverhalten, welches sich aus der Funktionalität der einzelnen Systeme zusammensetzt. Das SoS beinhaltet eine Vielzahl von verschiedenen Systemarten, die sich von eingebetteten bis hin zu Cyber-Physical Systems erstrecken. Einerseits optimiert jedes einzelne System sein Verhalten bezüglich lokaler Ziele. Anderseits müssen die Systeme miteinander interagieren, um neue, zusammengesetzte Funktionalitäten bereitzustellen und damit vorgegebene SoS Ziele zu erreichen, welche durch ein einzelnes System nicht erfüllt werden können. Die Schwierigkeit besteht nun darin, Konflikte zwischen lokalen und globalen Verhaltensstrategien zwischen Systemen innerhalb des SoS zu beseitigen. Diese Doktorarbeit stellt eine Modellierungssprache vor, welche für die Beschreibung von adaptiven SoS geeignet ist. Dabei berücksichtigt die Modellierungssprache die Adaptionslogik des SoS in Form von periodischen Adaptationsschleifen als primäres Sprachkonstrukt. Außerdem übernimmt diese Arbeit den Models@runtime Ansatz, um verfügbares Systemwissen als Laufzeitmodelle in die Adaptationslogik des Systems zu integrieren. Weiterhin liegt der Fokus der Modellierungssprache auf der Beschreibung von Systeminteraktionen innerhalb des SoS. Dies ermöglicht Schlussfolgerungen von individuellem Systemverhalten sowie deren Aggregation zu kollaborativem Verhalten im Kontext von Systeminteraktionen im SoS. Damit unterstützt die entwickelte Modellierungssprache die Beschreibung von lokalem adaptivem Verhalten, die Integration von Wissen über die Modellierung von Laufzeitmodellen und Systeminteraktionen in Form von kollaborativem Verhalten. Alle drei Aspekte werden in die adaptive SoS Architektur integriert. Neben der entwickelten Modellierungssprache führt diese Doktorarbeit Analyseregeln zur Untersuchung des modellierten SoS ein. Diese Regeln ermöglichen die Erkennung von Architekturmustern und möglichen Schwächen im Systementwurf. Zusätzlich wird eine Simulationsumgebung für die Modellierungssprache präsentiert, welche die direkte Ausführung von einer modellierten SoS Architektur erlaubt. Die Analyseregeln und die Simulationsumgebung dienen demnach sowohl der Verifizierung von Systeminteraktionen als auch der spezifizierten Adaptationslogik innerhalb des SoS. Die vorliegende Arbeit implementiert die vorgestellten Konzepte der Modellierungssprache durch deren Abbildung auf einen aktuellen Standard im Automobilbereich und zeigt damit die Anwendbarkeit der Sprache auf gegenwärtige Systeme. Zum Schluss findet eine Evaluierung der Modellierungssprache statt, wobei aktuelle Forschungsszenarien aus unterschiedlichen Bereichen erneut mit der vorgestellten Sprache modelliert werden. Dies zeigt, dass die Modellierungskonzepte geeignet sind, um weite Bereiche existierender Forschungsprobleme zu bewältigen. KW - deurema modeling language KW - adaptive systems KW - systems of systems KW - runtime models KW - feedback loop modeling KW - collaborations KW - Deurema Modellierungssprache KW - Kollaborationen KW - adaptive Systeme KW - Systeme von Systemen KW - Laufzeitmodelle KW - Feedback Loop Modellierung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-97494 ER - TY - BOOK A1 - Wätzoldt, Sebastian A1 - Giese, Holger T1 - Modeling collaborations in self-adaptive systems of systems BT - terms, characteristics, requirements, and scenarios N2 - An increasing demand on functionality and flexibility leads to an integration of beforehand isolated system solutions building a so-called System of Systems (SoS). Furthermore, the overall SoS should be adaptive to react on changing requirements and environmental conditions. Due SoS are composed of different independent systems that may join or leave the overall SoS at arbitrary point in times, the SoS structure varies during the systems lifetime and the overall SoS behavior emerges from the capabilities of the contained subsystems. In such complex system ensembles new demands of understanding the interaction among subsystems, the coupling of shared system knowledge and the influence of local adaptation strategies to the overall resulting system behavior arise. In this report, we formulate research questions with the focus of modeling interactions between system parts inside a SoS. Furthermore, we define our notion of important system types and terms by retrieving the current state of the art from literature. Having a common understanding of SoS, we discuss a set of typical SoS characteristics and derive general requirements for a collaboration modeling language. Additionally, we retrieve a broad spectrum of real scenarios and frameworks from literature and discuss how these scenarios cope with different characteristics of SoS. Finally, we discuss the state of the art for existing modeling languages that cope with collaborations for different system types such as SoS. N2 - Steigende Anforderungen zum Funktionsumfang und der Flexibilität von Systemen führt zur Integration von zuvor isolierten Systemlösungen zu sogenannten System of Systems (SoS). Weiterhin sollten solche SoS adaptive Eigenschaften aufweisen, die es ihm ermöglichen auf sich ändernde Anforderungen und Umwelteinflüsse zu reagieren. Weil SoS aus unterschiedlichen, unabhängigen Subsystemen zusammengesetzt sind, die wiederum das übergeordnete SoS zu beliebigen Zeitpunkten erweitern oder verlassen können, ist das SoS durch eine variable Systemstruktur gekennzeichnet. Weiterhin definieren sich der Funktionsumfang des SoS und dessen Potenzial aus den enthaltenen Subsystemen. Solche komplexen Systemzusammenstellungen erfordern neue Untersuchungstechniken, um die Interaktion der einzelnen Subsysteme, die Kopplung von geteilten Daten und den Einfluss von lokalen Adaptionsstrategien auf das Gesamtsystem besser verstehen zu können. In diesem Bericht formulieren wir aktuelle Forschungsfragen mit dem Fokus auf der Modellierung von Interaktionen zwischen verschiedenen Systemteilen innerhalt eines SoS. Weiterhin definieren wir wichtige Systemtypen und Begriffe aus diesem Bereich durch das Zusammentragen aktueller Literatur. Nachdem wir ein gemeinsames Verständnis über SoS geschaffen haben, leiten wir typische SoS Eigenschaften und allgemeine Anforderungen für eine Modellierungssprache für Kollaborationen ab. Zusätzlich führen wir eine Literaturstudie durch, in der wir ein breites Spektrum von realen Szenarios und existierenden Frameworks zusammentragen, an denen wir die aufgezeigten SoS Eigenschaften diskutieren. Abschließend beschreiben wir den Stand der Wissenschaft bezüglich existierender Modellierungssprachen, die sich mit Kollaborationen in verschiedenen Arten von Systemen, wie SoS, beschäftigen. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 96 KW - modeling KW - collaboration KW - system of systems KW - cyber-physical systems KW - feedback loops KW - adaptive systems KW - Modellierung KW - Kollaborationen KW - System of Systems KW - Cyber-Physical Systems KW - Feedback Loops KW - adaptive Systeme Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-73036 SN - 978-3-86956-324-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 96 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -