In den letzten Jahren wurden unterschiedliche Modellierungssprachen entwickelt, um Mehrebenenmodellierung in der Zellbiologie zu unterstützen. Jedoch behindert der hohe Simulationsaufwand dieser Modelle bisher einen umfassenderen Einsatz in Simulationsstudien.Ziel des Projektes ist es daher, effizientere Ausführungstrategien zu entwickeln, die sich an den Eigenschaften und Anforderungen von Mehrebenenmodellen orientieren. Hierbei sollen insbesondere Methoden zur dynamischen Konfiguration, zur Parallelisierung und zur Approximation betrachtet werden. Die Grundlage der Arbeiten bildet ML-RULES, eine regelbasierte Mehrebenenmodellierungssprache, welche in dem plug-in basierten Modellierungs- und Simulationsrahmenwerk JAMES II realisiert ist und im Rahmen des Projektes verfeinert und erweitert wird. Dazu werden Leistungexperimente und Nutzerstudien durchgeführt, um die im Projekt entwickelte Unterstützung der Mehrebenenmodellierung und -simulation zu evaluieren. Die Forschungsergebnisse werden im Bereich der Mehrebenenmodellierung und -simulation das Portfolio von Modellierungssprachen, Ausführungsmethoden und Evaluierungsstrategien bereichern.