KFUPM ePrints

A NEW ILP SYSTEM FOR MODEL TRANSFORMATION BY EXAMPLES

l A NEW ILP SYSTEM FOR MODEL TRANSFORMATION BY EXAMPLES. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 01 August 2016.

5Mb

Arabic Abstract

بتطوير هندسة البرمجيات ظهرت هندسة النماذج MDE)) واصبح الاهتمام بالنموذج اكثر من الرمز، وبالتالي زادت الحاجة لتحويل النماذج من صيغة إلى أخرى. ويتطلب تنفيذ تحويل النموذج قوانين يمكن أن يقدمها خبراء في ذات المجال. ولكن من الأسهل للخبراء تقديم أمثلة من التحويلات بدلا من كتابة مجموعة من القوانين. مؤخرا ظهر اسلوب جديد لتحويل النماذج يسمى نموذج التحويل حسب المثال (MTBE) ويعتمد على استنباط المعرفة المضمنة في امثلة تتكون من نماذج المصدر والهدف. هذه المعرفة يمكن استخدامها لاستخلاص قوانين التحول ليتم تطبيقها في تطوير النظام في المستقبل. اكتشاف وإضفاء الطابع الرسمي على القوانين المطلوبة يمكن أن يكون آليا عن طريق استخدام خوارزميات آلة التعلم (ML). برمجة المنطق الاستقرائي (ILP) تمثل تقنية ML تنطبق إلى حد كبير في هذا السياق، حيث انه يوظف قوة ML وايضا القدرة على البرمجة المنطقية لاستنباط فرضيات من الأمثلة المعطاة. في هذه الأطروحة، قمنا بتطوير نظام تحويل يعتمد على ILPوالذي يستخدم المعارف المتاحة في شكل أمثلة لبناء نموذج التحويل. يقوم النظام بإستنباط قوانين التحويل من الامثلة المتوفرة وإعادة استخدامها في التطبيقات المستقبلية. وعلاوة على ذلك، فإن هذا العمل يقدم مساهمتين. المساهمة الاولى تركزت على تقديم بنية تفصيلية لنظام التحويل المعتمد على ILP والمكون من ثلاثة مكونات رئيسية لاستنباط قوانين التحويل وتقييمها والتحقق من صحتها. بواسطة احد الانظمة المتاحة قمنا بدراسة أوجه القصور في أنظمة ILP الحالية في سياقنا، وكيف نتغلب على مشكلاتها. وتعتبر المساهمة الثانية هي تقديم نظام ILP جديد بإسم نموذج التحويل باستخدام برمجة المنطق الاستقرائي MTILP)). وقد تبين من خلال التجارب قدرة MTILP للتغلب على اوجه القصور في أنظمة ILP الحالية في سياق تحويلات الـ MDE.

English Abstract

The emergence of Model-Driven Engineering (MDE) has changed the focus of software development from code to models, and raised the need for model transformations. Model Transformation requires transformation rules provided by the experts in the underlying domain. However, it would be much easier for human experts to provide examples of transformations rather than writing a set of transformation rules. Model Transformation By Example (MTBE) is a novel approach in MDE. The rationale behind this approach is to utilize existing knowledge represented by source and target models of previously developed systems. Such knowledge can be utilized to derive transformation rules to be applied in future system developments. Discovering and formalizing the desired transformation rules can be automated by employing machine learning (ML) algorithms. Inductive Logic Programming (ILP) represents a highly applicable ML technique in this context. It utilizes the power of ML and the capability of logic programming to induce valid hypotheses from given examples. In this dissertation, we developed an ILP-based transformation system that can acquire and reuse the existing knowledge (pairs of source-target models) to generate transformation rules, and then utilize them in the future developments. In particular, we address the problem of transforming analysis models into design models. Our approach can be classified as a MTBE approach; it utilizes the available knowledge manifested in the form of examples to build the transformation model. Moreover, this work offers two contributions. As a first contribution, we introduce a detailed architecture of ILP-based transformation system. The proposed system consists of three components employed to induce, evaluate, validate and refine the transformation rules. The engine used to induce the rules is an ILP system. We employ an existing ILP system, called ALEPH system, to drive the rules and we use the JESS language and engine to make the rules executable. We also study the limitations of the ALEPH, and how we better overcome the discovered limitations. The second contribution is in the form of a new ILP system, MTILP (Model Transformation using Inductive Logic Programming), to induce MDE transformation rules. Experiments show the ability of MTILP to overcome the limitations of ALEPH within the context of MDE transformation.



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Computer
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Information and Computer Science Dept
Committee Advisor:Ahmed, Moataz
Committee Members:Abdel-Aal , Radwan and Selim , Shokri and Alshayeb, Mohammad and Elish , Mahmoud
ID Code:139704
Deposited By:(g200505810)
Deposited On:09 Aug 2015 08:38
Last Modified:09 Aug 2015 08:41

Repository Staff Only: item control page