基于扩展广义判别网络的模块化与增量式全局模型管理

在当今模型驱动工程范式下开发的复杂项目往往涉及多个相互关联的模型，这些模型通过大量模型操作被自动处理。为了适应潜在大规模模型的高效开发，需要对这种模型与模型操作网络进行模块化与增量式的构建和执行。其 underlying 问题亦称为全局模型管理（Global Model Management）。在本报告中，我们提出一种通过扩展现有广义判别网络（GDNs）技术来实现模块化与增量式全局模型管理的方法。除了进一步推广 GDNs 中所采用的查询操作的概念外，我们将先前仅支持查询的机制改造为支持带副作用的操作，以集成模型转换与模型同步。我们为所得到的扩展广义判别网络（eGDNs）的执行提供了增量式算法，并针对若干示例 eGDN 操作给出了原型实现。基于该原型实现，我们在软件开发领域的应用场景中进行实验，以实证评估我们的方法在可扩展性方面的表现，并从概念上展示其在典型场景中的适用性。初步结果证实，所提出的方法确实可用于在所考虑的场景中实现高效的全局模型管理。