The development of self-adaptive software requires the engineering of an adaptation engine that controls and adapts the underlying adaptable software by means of feedback loops. The adaptation engine often describes the adaptation by using runtime models representing relevant aspects of the adaptable software and particular activities such as analysis and planning that operate on these runtime models. To systematically address the interplay between runtime models and adaptation activities in adaptation engines, runtime megamodels have been proposed for self-adaptive software. A runtime megamodel is a specific runtime model whose elements are runtime models and adaptation activities. Thus, a megamodel captures the interplay between multiple models and between models and activities as well as the activation of the activities. In this article, we go one step further and present a modeling language for ExecUtable RuntimE MegAmodels (EUREMA) that considerably eases the development of adaptation engines by following a model-driven engineering approach. We provide a domain-specific modeling language and a runtime interpreter for adaptation engines, in particular for feedback loops. Megamodels are kept explicit and alive at runtime and by interpreting them, they are directly executed to run feedback loops. Additionally, they can be dynamically adjusted to adapt feedback loops. Thus, EUREMA supports development by making feedback loops, their runtime models, and adaptation activities explicit at a higher level of abstraction. Moreover, it enables complex solutions where multiple feedback loops interact or even operate on top of each other. Finally, it leverages the co-existence of self-adaptation and off-line adaptation for evolution. / Die Entwicklung selbst-adaptiver Software erfordert die Konstruktion einer sogenannten "Adaptation Engine", die mittels Feedbackschleifen die unterliegende Software steuert und anpasst. Die Anpassung selbst wird häufig mittels Laufzeitmodellen, die die laufende Software repräsentieren, und Aktivitäten wie beispielsweise Analyse und Planung, die diese Laufzeitmodelle nutzen, beschrieben. Um das Zusammenspiel zwischen Laufzeitmodellen und Aktivitäten systematisch zu erfassen, wurden Megamodelle zur Laufzeit für selbst-adaptive Software vorgeschlagen. Ein Megamodell zur Laufzeit ist ein spezielles Laufzeitmodell, dessen Elemente Aktivitäten und andere Laufzeitmodelle sind. Folglich erfasst ein Megamodell das Zusammenspiel zwischen verschiedenen Laufzeitmodellen und zwischen Aktivitäten und Laufzeitmodellen als auch die Aktivierung und Ausführung der Aktivitäten. Darauf aufbauend präsentieren wir in diesem Artikel eine Modellierungssprache für ausführbare Megamodelle zur Laufzeit, EUREMA genannt, die aufgrund eines modellgetriebenen Ansatzes die Entwicklung selbst-adaptiver Software erleichtert. Der Ansatz umfasst eine domänen-spezifische Modellierungssprache und einen Laufzeit-Interpreter für Adaptation Engines, insbesondere für Feedbackschleifen. EUREMA Megamodelle werden über die Spezifikationsphase hinaus explizit zur Laufzeit genutzt, um mittels Interpreter Feedbackschleifen direkt auszuführen. Zusätzlich können Megamodelle zur Laufzeit dynamisch geändert werden, um Feedbackschleifen anzupassen. Daher unterstützt EUREMA die Entwicklung selbst-adaptiver Software durch die explizite Spezifikation von Feedbackschleifen, der verwendeten Laufzeitmodelle, und Adaptionsaktivitäten auf einer höheren Abstraktionsebene. Darüber hinaus ermöglicht EUREMA komplexe Lösungskonzepte, die mehrere Feedbackschleifen und deren Interaktion wie auch die hierarchische Komposition von Feedbackschleifen umfassen. Dies unterstützt schließlich das integrierte Zusammenspiel von Selbst-Adaption und Wartung für die Evolution der Software.