基于元模型的经验方式统一建模语言模型转换规则产生机制研究

Model transformation(MT)system provides implementation support for the automatic or semi-automatic transformation among models. The application of MT system will help to promote the intellegence level of the development process of Model Driven Engineering(MDE) platform. It will save the workload on human side and reduce the chances of unintended mistakes. It will shorten the length of project implementation, guide the quality of the system and lower the cost of maintainance. All these will contribute to better meet the rapidly changing requirement from multiple concerns of stakeholders.The usability of the empirically gained MT rules as one of the main MT techniques has been proved in many MDE applications. However the scheduling and the control of the ambiguity, consistency and completeness of MT rules are open questions and need further exploration. This project researches on the fundamental theory and key technologies related to empirical MT rules generation mechanism in the background of all kinds of stakeholders with multiple concerns. Based on exsting UML(Unified Modeling Language) specification, we propose to create a Metamodel to sort the semantics of relationship modeling elements, organize the knowledge and experience of MT and construct MT rules generation prototype system under incomplete information conditions. It is expected that the research will realize the progress on MT precision, composability and extensibility, etc.

模型转换(MT)系统对模型驱动工程(MDE)的模型之间自动或半自动转换的实现提供支持，可以提高开发过程的智能化程度，节省人工工作量，减少因人为疏忽产生错误的机会，缩短项目周期，降低开发维护成本，保障系统质量，有利于满足利益相关者（stakeholder）多关注（concern）和快速变化的需求。经验方式获取的MT规则作为MT应用的一种重要形式，其有用性已在众多的MDE平台应用中得到验证，然而规则的调配、模糊性、一致性和完整性控制仍是有待持续解决的开放问题。本课题针对软件MDE项目开发生命期全过程中多种利益相关者的多种MT关注需求背景，研究经验方式MT规则产生机制相关的基础理论和关键技术。提出基于统一建模语言（UML）创建元模型来规范MT关系元素语义，获取并组织MT相关经验和知识，构建不完整信息条件下的MT规则产生系统原型系统。预期实现对多关注MT情形的规则转换精度、可组合性、可扩展性的提升

本项目按计划进行，经费使用合理。研究工作取得了三个方面的进展。首先项目实现了对UML语言的模型转换规则的建模和知识化存储的当前工作的凝聚，给出了基于自动机表述的规则凝聚方案，解决了离散的规则存储可能存在的不一致和冗余等问题。其次，对于规则执行过程中的抽象等情形可能存在的多条路径、回环、效率差异等问题，给出了扩展包括pageranking, 模糊概率等算法的，结合知识图谱对照的解决方案。并在此方向上进行了对知识图谱扩展到数据图谱、信息图谱、知识图谱和智慧图谱后的对照解决方案的进一步探索。最后，我们提出了以过设计和欠设计为核心过程实现概念的策略，引入价值导向的设计方法将基于经验规则的模型驱动设计和服务软件的开发进行了结合，并初步实践了对小微软件企业的项目开发应用。本项目共申请了20余项国家发明专利，发表30余篇学术论文，其中SCI检索论文3篇，EI检索论文29篇。本项目培养已毕业硕士研究生3名，在读硕士研究生10名。相关研究内容在2016年12月获得海南省科技进步二等奖。