Semantische Suche

Mit der wachsenden Komplexität von Software-Systemen steigt auch der Bedarf der Skalierbarkeit, Wartbarkeit und damit auch die Anwendbarkeit von Simulationen. Dies verlangt das kombinieren von Simulationen aus unterschiedlichen Domänen, eine effiziente Wartbarkeit, so wie eine adäquate Wiederverwendbarkeit, die es dem Simulations-Anwender ermöglicht effektiv Simulationen zu Erstellen. Herkömmliche Simulations-Engines, die eine monolithische Vorgehensweise anwenden, können diesen Anforderungen nicht standhalten. Ein Lösungsansatz ist, ein Konzept zur Modularisierung der komplexe Simulationen, das mit einer Domänenspezifischen Sprache (DSL) umgesetzt wurde. Aus diesem Konzept resultiert die Herausforderung, das Simulations-Engines verschiedener Domänen über einen Kopplungsansatz, auf modularer Ebene kommunizieren zu können.

In dieser Arbeit wird der Ansatz hinsichtlich einer Simulations-Engine aus der Domäne der Netzwerk Simulationen analysiert und erweitert. Die Ausdrucksmächtigkeit der DSL hinsichtlich der Kopplung von Netzwerk Simulationen ist nicht bekannt und muss bestimmt werden. Als Grundlage der Untersuchung wird eine Fallstudie mit einem existierenden Kopplungsansatz angewendet, die die Kopplung einer Netzwerk-Simulation mit einer Simulation einer alternativen Simulations-Engine manuell implementiert und analysiert. Die Kopplung, der in der Fallstudie entstandene verteilte Simulation, wird mit der existierenden DSL beschrieben und deren Ausdrucksmächtigkeit bestimmt. Aus den Resultaten wird eine Erweiterung der DSL bestimmt, die nach dem selben Vorgehen auf die Ausdrucksmächtigkeit evaluiert wird. Die Evaluation selbst ist ein Vergleich von Elementen der Fallstudie und den beschriebenen Elementen der DSL. Aus den Ergebnissen der Analyse von Netzwerk Simulationen entsteht ein Kopplungs-Interface was als Annäherung an alle Simulations-Engines aus dem Bereich der Diskreten-Event-Simulationen. Durch Teil-Automatisierung des Kopplungs-Interface wird der Entwicklungsaufwand auf ein annäherndes Niveau von monolithischen Simulationen reduziert.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass eine Beschreibung von Netzwerk-Simulationen mit der erweiterten DSL möglich ist. Da aber Elemente aus der Logik beschreibbar sind, diese aber für eine Kopplung irrelevant sind, nur ein Bruchteil der Fähigkeiten der DSL benötigt werden. Ebenfalls ist in Bezug zur manuellen Entwicklung einer verteilten Simulation eine Arbeitserleichterung durch Wiederverwendbarkeit und Abstraktion gegeben. Als Kern-Ergebnis ist, die bei hoch skalierenden verteilten Simulationen gesteigerte Attraktivität gegenüber der Verwendung einer monolithischen Variante.

Bei computerbasierten Systemen hingegen wird diese Wissensvermittlung bisher durch die Definition von Konzepten und Prozeduren in einer spezifischen Programmiersprache realisiert. Für die Programmierung in natürlicher Sprache wird im Rahmen des PARSE-Projektes ein Ansatz zur Synthese von Methodendefinitionen aus natürlichsprachlichen Äußerungen vorgestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es, natürlichsprachlich formulierte Funktionserweiterungen in ein Zielsystem zu integrieren. Um die dabei auftretende Vielfalt der Nutzerformulierungen behandeln zu können, werden verschiedene neuronale Netze trainiert. Diese Netze klassifizieren die Nutzereingabe hinsichtlich ihrer Intention und extrahieren verschiedene inhaltliche Bestandteile der beschriebenen, neuen Zielsystem-Funktionalität. Anschließend werden diese Bestandteile auf die Programmschnittstelle des Zielsystems abgebildet. Dazu werden verschiedene Sprachverarbeitungswerkzeuge sowie Kontext-Wissen und Synonyme eingesetzt. Für die Abbildung der Bestandteile auf bestehende Zielsystem-Funktionsaufrufe wird ein F1-Wert von bis zu 90.9% erreicht. Die korrekte Abbildung vollständiger Funktionen inklusive aller benötigten Parameter erzielt ein F1-Wert von bis zu 69.4%. Auch die Synthese eines aussagekräftigen Namens für diese neu definierte Funktionalität wird mit 90.4% Genauigkeit umgesetzt. Zusätzlich dazu ist das entwickelte Werkzeug in der Lage, neben den Definitionen neuen Wissens auch diktierte Anweisungsfolgen des Nutzers auf Skripte bestehend aus Zielsystem-Bibliotheksaufrufen abzubilden. Abschließend wurde festgestellt, dass in den meisten Fällen ein fehlendes Verständnis der Semantik einer Nutzereingabe zu Fehlern führt. Dieses Verständnis könnte zukünftig ausgebaut werden.