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Master-Seminar: Forschungstrends der Softwaretechnik
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Inhalte
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Lernziele
Studierende vertiefen ihre Kenntnisse im selbständigen Arbeiten mit wissenschaftlicher Literatur so wie im präsentieren von erarbeiteten Inhalten in Form einer Präsentation und in der Form einer wissenschaftlichen Ausarbeitung.
Vergangene Veranstaltungen
Tobias Heß, Chico Sundermann, Thomas Thüm
Variabilität von (Software-) Produktlinien kann durch Feature Modelle modelliert werden. Diese Modelle werden, klassischerweise, mit SAT-, #SAT- oder SMT-Solvern analysiert. Während einzelne Analysen meistens gut skalieren, verhindert die große Anzahl an Solveraufrufen die Analyse großer Feature Modelle (zum Beispiel "Linux" oder einige automotive Produktlinien). Knowledge Compilation beschreibt die Aufteilung der Analysen in eine einmalige Offline-Phase, in welcher unter großem Aufwand eine Datenstruktur berechnet wird, und einer Online-Phase, in welcher die Analysen auf der Datenstruktur ausgeführt werden. Typische Datenstrukturen sind hierbei d-DNNFs (deterministic Decomposable Negation Normal Form), BDDs (Binary Decision Diagrams) sowie MIGs (Modale ImplikationsGraphen).
Im Seminar soll das Thema "Knowledge Compilation" sowohl theoretisch, als auch anwendungsbezogen, im Kontext der Analyse von Feature Modellen, betrachtet werden.
Prof. Dr. Matthias Tichy, Stefan Götz
Programmiersprachen gibt es heutzutage wie Sand am Meer und in den unterschiedlichsten Formen. Täglich werden neue Sprachfeatures und ganze Sprachen entwickelt. Dennoch dürfen essentielle Eigenschaften wie die Performance, Lesbarkeit, Erlernbarkeit und viele andere niemals außer acht gelassen werden, denn sonst finden Sprachen keinen Anklang bei Entwicklern in Forschung und Industrie. Das Seminar richtet seinen Fokus auf verschiedenste Evaluationstechniken von unterschiedlichen Eigenschaften wie sie in der aktuellen Literatur entwickelt und angewendet werden.