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A Case Study on Termination
(2003)
Constraints
(2013)
Using Internet of Things Technology to Create a Really Platform Independent Robotics Framework
(2016)
Computergestützte Methoden der Interpretation. Perspektiven einer digitalen Medienwissenschaft
(2018)
Zwar hat sich die elektronische Datenverarbeitung etwa im Rahmen der Archivierung, der Kategorisierung und der Suche von bzw. in Texten allgemein durchgesetzt, allerdings können deren Verfahren bisher nur bedingt auf eine Ebene des Textverständnisses vordringen. Es existieren keine Algorithmen, die menschliche Interpretation auf Subtextebene zufriedenstellend imitieren könnten. Unter Subtext wird hier eine Bedeutungsebene verstanden, die der expliziten Aussage eines Textes als zusätzliche Ausdrucksdimension unterlegt ist. Von Seiten der Computerphilologie sind bisher einzig Textanalyse und -interpretation unterstützende Verfahren entwickelt worden, die lediglich auf der Sprachoberfläche Anwendung finden (Jannidis, 2010). Von Seiten der Computerlinguistik und der Informatik existieren hingegen Text-Retrieval-Systeme, die den groben Inhalt von Texten erfassen (Manning et al., 2008). Dabei erfolgt jedoch keine ‚echte‘ Interpretation, die die impliziten Aussagen des Textes erfassen und damit die Ableitung neuen Wissens ermöglichen könnte. Aufbauend auf der 2016 vorgestellten formalen Subtextanalyse (Klimczak, 2016) erscheint aber ein algorithmisiertes Verfahren zur Rekonstruktion von komplexen Semantiken narrativer Gebrauchstexte möglich, welches die bestehenden Verfahren sowohl der Computerphilologie als auch der Computerlinguistik qualitativ übertreffen könnte, indem es hermeneutische Zugänge für informationstechnische Forschung erschließt.
Solving the Traveling Tournament Problem with Predefined Vanues by Parallel Constraint Programming
(2018)
This paper describes a new approach to decompose constraint satisfaction problems (CSPs) using an auxiliary constraint satisfaction optimization problem (CSOP) that detects sub-CSPs which share only few common variables. The purpose of this approach is to find sub-CSPs which can be solved in parallel and combined to a complete solution of the original CSP. Therefore, our decomposition approach has two goals: 1. to evenly balance the workload distribution over all cores and solve the partial CSPs as fast as possible and 2. to minimize the number of shared variables to make the join process of the solutions as fast as possible.
This paper describes a new approach on optimization of regular constraint satisfaction problems (rCSPs) using an auxiliary constraint satisfaction optimization problem (CSOP) that detects areas with a potentially high number of conflicts. The purpose of this approach is to remove conflicts by the combination of regular constraints with intersection and concatenation of their underlying deterministic finite automatons (DFAs). This, eventually, often allows to significantly speed-up the solution process of the original rCSP.
MOC 2017 – 9. Workshop zur Deklarativen Modellierung und effizienten Optimierung komplexer Probleme
(2017)
Constraints
(2021)