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首页> 外文期刊>Proceedings of the Workshop on Principles of Advanced and Distributed Simulation >RUNTIME CODE GENERATION FOR INTERPRETED DOMAIN-SPECIFIC MODELING LANGUAGES
【24h】

RUNTIME CODE GENERATION FOR INTERPRETED DOMAIN-SPECIFIC MODELING LANGUAGES

机译：用于解释域的特定于域的建模语言的运行时代码

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Domain-specific modeling languages (DSMLs) facilitate concise and succinct model descriptions. DSMLs are commonly realized by defining a custom grammar and executing models in an interpreter. This provides flexibility in language design as well as in the implementation of simulation algorithms. However, this type of implementation can lead to a negative impact on simulation performance in comparison to implementing models in general-purpose programming languages (GPL). To mitigate this problem, we propose using runtime code generation. This allows us to replace specific parts of a model at runtime by compiling generated GPL source code. In this paper, we demonstrate the potential benefit of this concept based on ML-Rules, a DSML for modeling and simulating biochemical reaction networks. Using code generation for arithmetic expressions in ML-Rules' reaction rate functions, we were able to decrease the runtime by up to 40% in complex application scenarios.
机译：域特定的建模语言（DSMLS）有助于简洁和简洁的模型描述。 通过在解释器中定义自定义语法和执行模型来常见地实现了DSML。 这提供了语言设计的灵活性以及在仿真算法的实现中。 然而，与通用编程语言（GPL）实施模型相比，这种类型的实现可能导致对模拟性能的负面影响。 为了缓解此问题，我们建议使用运行时代码生成。 这允许我们通过编译生成的GPL源代码来在运行时替换模型的特定部分。 在本文中，我们展示了基于ML-RULES的这种概念的潜在好处，该概念是用于建模和模拟生化反应网络的DSML。 使用ML-Rules的反应速率函数中的算术表达式的代码生成，我们能够在复杂的应用程序方案中将运行时间降低至多40％。

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