Werkzeuggestützte Ableitung Boolescher Modelle auf Grundlage existierender Variabilitätsmodelle. Eine Betrachtung / Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen Bd.Band 1887 (PDF)
Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Universität Hildesheim (Stiftung), Sprache: Deutsch, Abstract: Es existieren verschiedene Werkzeuge und Algorithmen, die Variabilitätsmodelle in aussagenlogische...
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Produktinformationen zu „Werkzeuggestützte Ableitung Boolescher Modelle auf Grundlage existierender Variabilitätsmodelle. Eine Betrachtung / Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen Bd.Band 1887 (PDF)“
Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Universität Hildesheim (Stiftung), Sprache: Deutsch, Abstract: Es existieren verschiedene Werkzeuge und Algorithmen, die Variabilitätsmodelle in aussagenlogische Formeln übersetzen können. Diese Formeln können dann mithilfe von SAT-Solvern auf ihre Erfüllbarkeit überprüft werden. Als Anwendungsbeispiel dient das Variabilitätsmodell des Linux Kernels, das durch Verwendung von KConfig Dateien definiert und konfiguriert werden kann.
Diese Arbeit vergleicht die vorhandenen Werkzeuge und Algorithmen, die KConfig-Modelle in das DIMACS oder CNF Format übersetzen. Der Vergleich basiert dabei auf der vorhandenen Literatur. Dabei wird insbesondere darauf eingegangen, ob die erstellten Übersetzungen überhaupt korrekt sind, ob redundante Daten erzeugt werden und wie die Werkzeuge und Algorithmen mit nicht-Boolesche Elemente umgehen.
Diese Arbeit vergleicht die vorhandenen Werkzeuge und Algorithmen, die KConfig-Modelle in das DIMACS oder CNF Format übersetzen. Der Vergleich basiert dabei auf der vorhandenen Literatur. Dabei wird insbesondere darauf eingegangen, ob die erstellten Übersetzungen überhaupt korrekt sind, ob redundante Daten erzeugt werden und wie die Werkzeuge und Algorithmen mit nicht-Boolesche Elemente umgehen.
Bibliographische Angaben
- Autor: Lea Kristin Gerling
- 2016, 1. Auflage, 34 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3668255490
- ISBN-13: 9783668255494
- Erscheinungsdatum: 07.07.2016
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.26 MB
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