TY - THES A1 - Jeltsch, Wolfgang T1 - Strongly typed and efficient functional reactive programming T1 - Stark typisierte und effiziente Funktionale Reaktive Programmierung N2 - Functional Reactive Programming (FRP) is a declarative approach to programming reactive and interactive systems. We develop a common interface and a common semantics for FRP and discuss existing implementation approaches. Afterwards, we develop a technique for ensuring start time consistency as well as an efficient implementation of discrete signals. Finally, we present a novel record system, which makes FRP more usable in practice. Our system offers generic record combinators that are statically typed. N2 - Funktionale Reaktive Programmierung (FRP) ist ein deklarativer Ansatz zur Programmierung reaktiver und interaktiver Systeme. Wir entwickeln eine einheitliche Schnittstelle und eine einheitliche Semantik für FRP und diskutieren existierende Implementierungsansätze. Danach entwickeln wir eine Technik zur Sicherung von Startzeitkonsistenz sowie eine effiziente Implementierung diskreter Signale. Schließlich präsentieren wir ein neuartiges Record-System, welches FRP besser nutzbar in der Praxis macht. Unser System bietet generische Record-Kombinatoren, die statisch typisiert sind. KW - Haskell KW - Funktionale Programmierung KW - Funktionale Reaktive Programmierung KW - funktionale Programmierung KW - Haskell KW - Records KW - Kind-System KW - Functional reactive programming KW - Functional programming KW - Haskell KW - Records KW - Kind system Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-24369 ER - TY - THES A1 - Liu, Ke T1 - Parallel constraint solving for combinatorial problems T1 - Paralleles Constraint Solving für kombinatorische Probleme N2 - With parallelism becoming the standard in computer design, research on parallel constraint solving technique is of vital importance for enhancing the performance of constraint solving. In this dissertation, we reviewed the literature on exploiting parallelism in constraint solving to help gain insight into the rationale of different types of parallel constraint solving approaches. On this basis, we analyzed the effectiveness of parallel constraint solving, with the focus on obtaining a first solution when solving computationally hard combinatorial problems. We have shown that a well-designed search space splitting method and constraint programming model can enable the embarrassingly parallel search (EPS) to solve some open instances of the social golfer problem that have not been solved by a sequential algorithm. We also observed superlinear speedups when solving these instances, which confirms our theoretical analysis. Besides, we examined two practical constraint optimization problems, including the traveling tournament problem with predefined venues and the talent scheduling problem. Our proposed constraint models outperformed the existing models on the same instances, and the EPS approach could always attain better feasible solutions in terms of the optimal objective value by using more parallel processors. To explore the use of massively parallel processing, we proposed the parallel stochastic portfolio search, which is a simple and non-intrusive way to parallelize different incarnations of a sequential solver. When comparing the existing portfolio to our portfolio approach by solving the same constraint satisfaction problems using the same constraint models, our technique could solve harder and larger instances. The successes of our new parallel approaches are attributed to early diversity; i.e., some diversity early in the search introduced by parallelism can offset early mistakes caused by weak heuristic choices. Unlike the other techniques (e.g., limited discrepancy search) used to overcome early mistakes, the studied two parallel constraint solving approaches not only can explore more nodes simultaneously but also does not sacrifice the guarantee of completeness. We also presented a hypertree decomposition method that builds a degenerate decomposition tree for a given constraint network, in which each node of the decomposition tree possesses and executes a subset of constraints of the given constraint network. The usefulness of our proposed parallel techniquedepends on whether we can find an efficient way to join the results of each node. N2 - Da Parallelität zum Standard im Computerdesign geworden ist, ist die Erforschung paralleler Constraint-Solving-Techniken von entscheidender Bedeutung, um die Leistung des Constraint-Solving zu verbessern. In dieser Dissertation wurde die Literatur zur Ausnutzung der Parallelität bei der Lösung von Nebenbedingungen durchgesehen, um einen Einblick in die Gründe für die verschiedenen Arten von parallelen Lösungsansätzen für Nebenbedingungen zu erhalten. Auf dieser Grundlage haben wir die Effektivität des parallelen Lösens von Nebenbedingungen analysiert, wobei der Schwerpunkt auf der Erlangung einer ersten Lösung beim Lösen rechenintensiver kombinatorischer Probleme lag. Wir haben gezeigt, dass eine gut konzipierte Suchraumaufteilungsmethode und ein Constraint-Programmiermodell die peinlich parallele Suche (EPS) in die Lage versetzen kann, einige offene Instanzen des sozialen Golferproblems zu lösen, die von einem sequentiellen Algorithmus nicht gelöst werden konnten. Wir beobachteten auch superlineare Beschleunigungen beim Lösen dieser Instanzen, was unsere theoretische Analyse bestätigt. Außerdem untersuchten wir zwei praktische Constraint-Optimierungsprobleme, darunter das Traveling-Turnier-Problem mit vordefinierten Austragungsorten und das Talentplanungsproblem. Die von uns vorgeschlagenen Constraint-Modelle übertrafen die bestehenden Modelle bei denselben Instanzen, und der EPS-Ansatz konnte durch die Verwendung von mehr parallelen Prozessoren immer bessere machbare Lösungen in Bezug auf den optimalen Zielwert erzielen. Um die Verwendung von massiv paralleler Verarbeitung zu erforschen, haben wir die parallele stochastische Portfoliosuche vorgeschlagen, die eine einfache und nicht-intrusive Methode zur Parallelisierung verschiedener Inkarnationen eines sequentiellen Solvers ist. Beim Vergleich des existierenden Portfolios mit unserem Portfolio-Ansatz durch Lösen der gleichen Constraint-Satisfaction-Probleme unter Verwendung der gleichen Constraint-Modelle konnte unsere Technik schwierigere und größere Instanzen lösen. Die Erfolge unserer neuen parallelen Ansätze werden auf die frühe Diversität zurückgeführt, d. h. eine gewisse Diversität zu Beginn der Suche, die durch die Parallelität eingeführt wird, kann frühe Fehler ausgleichen, die durch schwache heuristische Entscheidungen verursacht werden. Im Gegensatz zu anderen Techniken (z. B. begrenzte Diskrepanzsuche), die zur Überwindung früher Fehler verwendet werden, können die beiden untersuchten parallelen Ansätze zum Lösen von Beschränkungen nicht nur mehr Knoten gleichzeitig untersuchen, sondern opfern auch nicht die Garantie der Vollständigkeit. Wir haben auch eine Hypertree-Dekompositionsmethode vorgestellt, die einen degenerierten Dekompositionsbaum für ein gegebenes Constraint-Netzwerk aufbaut, bei dem jeder Knoten des Dekompositionsbaums eine Teilmenge von Constraints des gegebenen Constraint-Netzwerks besitzt und ausführt. Die Nützlichkeit der von uns vorgeschlagenen parallelen Technik hängt davon ab, ob wir einen effizienten Weg finden können, die Ergebnisse der einzelnen Knoten zu verbinden. KW - Parallel constraint solving KW - Parallel computing KW - Constraint programing KW - Constraint-Programmierung KW - Lösen von Zwangsbedingungen KW - Paralleles Rechnen KW - SGP KW - Constraint-Programmierung KW - Parallelverarbeitung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-53999 ER - TY - THES A1 - Liu, Ke T1 - Parallel constraint solving for combinatorial problems T1 - Paralleles Constraint Solving für kombinatorische Probleme N2 - With parallelism becoming the standard in computer design, research on parallel constraint solving technique is of vital importance for enhancing the performance of constraint solving. In this dissertation, we reviewed the literature on exploiting parallelism in constraint solving to help gain insight into the rationale of different types of parallel constraint solving approaches. On this basis, we analyzed the effectiveness of parallel constraint solving, with the focus on obtaining a first solution when solving computationally hard combinatorial problems. We have shown that a well-designed search space splitting method and constraint programming model can enable the embarrassingly parallel search (EPS) to solve some open instances of the social golfer problem that have not been solved by a sequential algorithm. We also observed superlinear speedups when solving these instances, which confirms our theoretical analysis. Besides, we examined two practical constraint optimization problems, including the traveling tournament problem with predefined venues and the talent scheduling problem. Our proposed constraint models outperformed the existing models on the same instances, and the EPS approach could always attain better feasible solutions in terms of the optimal objective value by using more parallel processors. To explore the use of massively parallel processing, we proposed the parallel stochastic portfolio search, which is a simple and non-intrusive way to parallelize different incarnations of a sequential solver. When comparing the existing portfolio to our portfolio approach by solving the same constraint satisfaction problems using the same constraint models, our technique could solve harder and larger instances. The successes of our new parallel approaches are attributed to early diversity; i.e., some diversity early in the search introduced by parallelism can offset early mistakes caused by weak heuristic choices. Unlike the other techniques (e.g., limited discrepancy search) used to overcome early mistakes, the studied two parallel constraint solving approaches not only can explore more nodes simultaneously but also does not sacrifice the guarantee of completeness. We also presented a hypertree decomposition method that builds a degenerate decomposition tree for a given constraint network, in which each node of the decomposition tree possesses and executes a subset of constraints of the given constraint network. The usefulness of our proposed parallel techniquedepends on whether we can find an efficient way to join the results of each node. N2 - Da Parallelität zum Standard im Computerdesign geworden ist, ist die Erforschung paralleler Constraint-Solving-Techniken von entscheidender Bedeutung, um die Leistung des Constraint-Solving zu verbessern. In dieser Dissertation wurde die Literatur zur Ausnutzung der Parallelität bei der Lösung von Nebenbedingungen durchgesehen, um einen Einblick in die Gründe für die verschiedenen Arten von parallelen Lösungsansätzen für Nebenbedingungen zu erhalten. Auf dieser Grundlage haben wir die Effektivität des parallelen Lösens von Nebenbedingungen analysiert, wobei der Schwerpunkt auf der Erlangung einer ersten Lösung beim Lösen rechenintensiver kombinatorischer Probleme lag. Wir haben gezeigt, dass eine gut konzipierte Suchraumaufteilungsmethode und ein Constraint-Programmiermodell die peinlich parallele Suche (EPS) in die Lage versetzen kann, einige offene Instanzen des sozialen Golferproblems zu lösen, die von einem sequentiellen Algorithmus nicht gelöst werden konnten. Wir beobachteten auch superlineare Beschleunigungen beim Lösen dieser Instanzen, was unsere theoretische Analyse bestätigt. Außerdem untersuchten wir zwei praktische Constraint-Optimierungsprobleme, darunter das Traveling-Turnier-Problem mit vordefinierten Austragungsorten und das Talentplanungsproblem. Die von uns vorgeschlagenen Constraint-Modelle übertrafen die bestehenden Modelle bei denselben Instanzen, und der EPS-Ansatz konnte durch die Verwendung von mehr parallelen Prozessoren immer bessere machbare Lösungen in Bezug auf den optimalen Zielwert erzielen. Um die Verwendung von massiv paralleler Verarbeitung zu erforschen, haben wir die parallele stochastische Portfoliosuche vorgeschlagen, die eine einfache und nicht-intrusive Methode zur Parallelisierung verschiedener Inkarnationen eines sequentiellen Solvers ist. Beim Vergleich des existierenden Portfolios mit unserem Portfolio-Ansatz durch Lösen der gleichen Constraint-Satisfaction-Probleme unter Verwendung der gleichen Constraint-Modelle konnte unsere Technik schwierigere und größere Instanzen lösen. Die Erfolge unserer neuen parallelen Ansätze werden auf die frühe Diversität zurückgeführt, d. h. eine gewisse Diversität zu Beginn der Suche, die durch die Parallelität eingeführt wird, kann frühe Fehler ausgleichen, die durch schwache heuristische Entscheidungen verursacht werden. Im Gegensatz zu anderen Techniken (z. B. begrenzte Diskrepanzsuche), die zur Überwindung früher Fehler verwendet werden, können die beiden untersuchten parallelen Ansätze zum Lösen von Beschränkungen nicht nur mehr Knoten gleichzeitig untersuchen, sondern opfern auch nicht die Garantie der Vollständigkeit. Wir haben auch eine Hypertree-Dekompositionsmethode vorgestellt, die einen degenerierten Dekompositionsbaum für ein gegebenes Constraint-Netzwerk aufbaut, bei dem jeder Knoten des Dekompositionsbaums eine Teilmenge von Constraints des gegebenen Constraint-Netzwerks besitzt und ausführt. Die Nützlichkeit der von uns vorgeschlagenen parallelen Technik hängt davon ab, ob wir einen effizienten Weg finden können, die Ergebnisse der einzelnen Knoten zu verbinden. KW - Parallel constraint solving KW - Parallel computing KW - Constraint programing KW - Constraint-Programmierung KW - Lösen von Zwangsbedingungen KW - Paralleles Rechnen KW - SGP KW - Constraint-Programmierung KW - Parallelverarbeitung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-54375 ER - TY - THES A1 - Vörtler, Thilo T1 - Verification of software for Contiki-based low-power embedded systems using software model checking T1 - Verifikation von Anwendungen für Contiki basierende low-power eingebettete Systeme mit Hilfe von Software Model Checking N2 - The main building blocks for the internet of things are connected embedded systems. Often these systems are also used in safety critical applications. Therefore, it is particularly important that these devices work according to their specification i.e. they behave as intended. Nowadays, even for simple devices embedded operating systems as Contiki are used to simplify application development and to increase portability between different hardware platforms. The main objective of this thesis is to present a methodology for the verification of software applications written for the operation system Contiki, taking the system hardware into account. Therefore, software model checking and especially bounded model checking [BCC⁺03] is used as a technique, which allows to formally verify software for embedded systems. For verifying the software against its specification, it is also necessary to build a model of the system hardware. Thereby, the difficulty is to create a model which is detailed enough to capture the hardware behavior so that the software performs correctly, while keeping the computation effort for the verification process manageable. In this work, the drivers which communicate with the hardware are therefore replaced with abstract models during the verification process. This enables the verification based on an abstract hardware platform independent of specific hardware. A special role within embedded systems play interrupts. Interrupts are used to save power and can also be used to react on external events. Current methods for verification of interrupt driven software are based on the interleaving model and partial order reduction to reduce the size of the verification problem. This thesis argues that this method is not sufficient for software, whose behavior relies on periodically occurring interrupts. Therefore, in this thesis, a new approach called periodic interrupt modeling is introduced. This approach can be applied automatically and reduces the number of incorrect verification results due to inaccurate modeling. In addition, properties can be proven that depend on the number of occurring interrupts. Using applications for the Contiki operating system, and based on a verification flow, the approaches toward interrupt modeling are compared. N2 - Vernetzte eingebettete Systeme bilden die Grundlage für das Internet of Things (IoT). Sie arbeiten häufig autark und in sicherheitskritischen Bereichen. Deshalb ist es wichtig sicherzustellen, dass die Systeme sich korrekt, also gemäß ihrer Spezifikation, verhalten. Zur Erstellung von Software für solche Systeme werden Betriebssysteme wie Contiki verwendet, welche die Programmierung von Anwendungen vereinfachen und die Portabilität zwischen verschiedenen Hardware-Plattformen ermöglichen. In dieser Dissertation wird eine Methodik zur Verifikation von Software-Anwendungen, unter Berücksichtigung der Hardwareumgebung, für eingebettete Systeme anhand des Betriebssystems Contiki vorgestellt. Es wird die Technik des Software Model Checking [CGP00] - und dabei insbesondere Bounded Model Checking [BCC⁺03] - verwendet, welche es ermöglicht die Software eines eingebetteten Systems formal zu verifizieren. Um die Verifikation durchzuführen, muss auch die Hardware des Systems modelliert werden. Die Herausforderung hierbei ist es, die Interaktionen der Software mit der Hardware hinreichend genau abzubilden und gleichzeitig den Aufwand für die Verifikation hinsichtlich des benötigten Rechenaufwands beherrschbar zu halten. In dieser Arbeit wird deshalb ein Ansatz verwendet, der die Treiber, die auf die Hardware zu- greifen durch Softwaremodelle für die Verifikation ersetzt. Dies ermöglicht es Anwendungen für Contiki mit Hilfe einer abstrakten Verifikationsumgebung zu überprüfen. Ein besonderer Aspekt bei eingebetteten Systemen ist die Verwendung von Interrupts, welche es ermöglichen Energie, einzusparen und auf externe Ereignisse zu reagieren. In bisherigen Ansätzen zur Verifikation werden Interrupts mit dem Interleaving Modell modelliert und das Verifikationsproblem mit Hilfe von Partial Order Reduction [CGP00, BK08] reduziert. Diese Arbeit zeigt, dass dieser Ansatz für die Verifikation von Anwendungen, welche periodische Interrupts verwenden, nicht ausreichend ist. Deshalb wird mit Periodic Interrupt Modelling ein neuer Ansatz zur Modellierung von Interrupts vorgestellt. Dieser Ansatz kann automatisiert angewendet werden und verringert die Anzahl von falschen Verifikationsergebnissen aufgrund ungenauer Modellierung. Zusätzlich ist es möglich Eigenschaften zu überprüfen, die von der Häufigkeit von Interrupt-Aufrufen abhängen. Anhand des in der Arbeit entwickelten Verifikationsablaufs werden Beispielprogramme für Contiki untersucht und die Ansätze zur Interruptmodellierung verglichen. KW - Embedded Systems KW - Interrupts KW - Model Checking KW - Contiki KW - Software KW - Contiki KW - Eingebettete Systeme KW - Unterbrechungen KW - Modellprüfung KW - Software KW - Eingebettetes System KW - Interrupt KW - Bounded Model Checking KW - Software Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-44080 ER - TY - THES A1 - Prenzel, Anna T1 - Gestaltung der Mensch-Computer-Interaktion zur Entscheidungsunterstützung in Planungssystemen T1 - Design of human computer interaction for decision support in scheduling systems N2 - Mit Hilfe von modernen Feinplanungssystemen kann die Produktions-, Flotten- oder Personaleinsatzplanung nahezu vollständig automatisiert werden. Für den Disponenten wird dadurch der Planungsaufwand erheblich reduziert. Gleichzeitig bieten diese Systeme dem Disponenten jedoch häufig nur unzureichende Interaktionsmöglichkeiten, um sein eigenes Expertenwissen in die Planerstellung einfließen zu lassen. Das Finden und Umsetzen von passenden Planungsentscheidungen ist häufig ein aufwändiger und fehleranfälliger Prozess, der vom Computer nicht unterstützt wird. Dieser Mangel kann die Brauchbarkeit der Pläne und damit den Nutzen des Planungssystems erheblich beeinträchtigen. In dieser Arbeit wird ein Konzept für die Gestaltung der Mensch-Computer-Interaktion in Feinplanungssystemen entwickelt, mit dem eine effektive Einbeziehung des Disponenten abgesichert werden kann. Im Gegensatz zu herkömmlichen Interaktionskonzepten baut es auf wissenschaftlichen Erkenntnissen über menschliche Entscheidungs- und Entwurfsprozesse auf. Dadurch ist es möglich, eine Computerunterstützung sowohl für die Ermittlung als auch für die Umsetzung von Planungsentscheidungen durch den Disponenten zu definieren. Zudem ist das Konzept auf beliebige Feinplanungsprobleme anwendbar. Es setzt sich aus 9 Interaktionsrichtlinien zusammen, deren Effektivität in einem Anwendertest nachgewiesen wird. N2 - With the help of modern detailed planning systems, production, fleet or personal resource planning can be automated nearly completely. By this, the planning effort for the scheduler is reduced significantly. However, these systems often provide insufficient interaction possibilities for the scheduler to incorporate his own expert knowledge in the creation of the schedule. Finding and implementing suitable planning decisions is often a time-consuming and error-prone process that is not supported by the computer. This deficiency can impair the practicability of the schedules and hence the benefit of the planning system considerably. In this work, a concept for the design of the human-computer-interaction in detailed planning systems is developed. It helps to ensure an effective incorporation of the human scheduler. Unlike conventional interaction concepts the concept is built on scientific research about human decision-making and design processes. This makes it possible to define computer support for both the formation and the implementation of planning decisions by the scheduler. Furthermore the concept can be applied to any detailed scheduling problem. It is composed of 9 interaction guidelines. Their effectiveness is proven by a user test. KW - Mensch-Computer-Interaktion KW - Feinplanung KW - Planungssysteme KW - Disponent KW - Entscheidungsprozesse KW - Human-computer-interaction KW - Detailed scheduling KW - Scheduling systems KW - Scheduler KW - Decision making processes KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Planungssystem KW - Planungsmodell Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-45278 ER - TY - THES A1 - Löffler, Sven T1 - Optimierung und Regularisierung von Constraint Satisfaction-Problemen (CSPs) T1 - Optimization and regularization of constraint satisfaction problems (CSPs) N2 - Mit Hilfe der Constraint-Programmierung können komplexe, häufig NP-vollständige Probleme, wie zum Beispiel Graphfärbungs-, Optimierungs-, Konfigurations- sowie Schichtplanungs-, Raum- und Zeitplanungsprobleme modelliert und gelöst werden. Im Vordergrund der Constraint-Programmierung steht dabei die deklarative Modellierung, also eine Beschreibung des eigentlichen Problems und nicht dessen Lösungsvorgangs. Während es Aufgabe des Entwicklers ist, das Problem zu modellieren, wird die Lösung einem separat implementierten Solver (Löser) überlassen. Im Idealfall löst dieser Solver das Problem, unabhängig von der konkreten Modellierung, immer schnellstmöglich. In der Praxis kann von diesem Idealfall in der Regel nicht ausgegangen werden und somit hat die Art und Weise der Modellierung ein und desselben Problems und dessen Remodellierung teilweise einen erheblichen Einfluss auf die Lösungsgeschwindigkeit. Bisher bestehende Remodellierungsverfahren transformieren entweder Constraint-Probleme im Ganzen (zum Beispiel beim Umwandeln in SAT- oder binäre Constraint-Probleme) oder erfordern eine präzise Angabe und Steuerung seitens des Nutzers der Constraint-Programmierung (zum Beispiel bei der Tabularisierung). Während die erste Variante in der Regel nur bei sehr speziellen Problemen zu einer Beschleunigung des Lösungsvorganges führt, benötigt die zweite Variante vom Constraint-Modellierer zusätzliches Expertenwissen über das Lösungsverfahren des verwendeten Solvers. Die bisherigen Verfahren erlauben somit keine (voll)-automatisierte Transformation von Constraint-Problemen, bei der Transformationen nur durchgeführt werden, wenn diese auch zu einer Beschleunigung führen. Für das dieser Arbeit übergeordnete Ziel der automatisierten Optimierung von Constraint-Problemen mittels Remodellierung, ohne dass dafür zusätzliches Expertenwissen notwendig ist, werden ausreichend viele verschiedene, gute und gut untersuchte Remodellierungen benötigt. In dieser Arbeit werden daher sowohl bestehende Verfahren für die Transformation von Constraint-Problemen weiterentwickelt, als auch völlig neue entworfen und deren Korrektheit nachgewiesen. Die in dieser Arbeit entwickelten Transformationen werden bezüglich ihrer beschleunigenden Wirkung auf Constraint-Probleme untersucht. Anhand von generierten und von realen Praxisbeispielen wird die Wirksamkeit der Transformationen evaluiert und es werden Schlussfolgerungen darüber gezogen, wann welche Substituierungen besonders vielversprechend sind. N2 - Constraint programming allows modeling and solving complex, often NP-complete problems, such as graph coloring, optimization, configuration, shift and room planning, and scheduling problems. The focus of constraint programming is declarative modeling, i.e. describing the problem rather than how to solve it. While it is up to the user to model the problem, its solution is left to a separately implemented solver. In a perfect declarative world, this solver always solves the problem as quickly as possible, regardless of its concrete modeling. Unfortunately, this is often not the case and the different ways one and the same problem can be modeled and remodeled can have a significant influence on its solution speed. Already existing remodeling procedures transform either the whole constraint problem (i.e. transformations into SAT- or binary constraint problems) or are applied only when the modeler explicitly controls the optimization process (i.e. by tabulation). While the first method improves the solution speed only for very specific problems, the second method requires a great deal of expert knowledge on the part of the modeler regarding the solution processes of a constraint problem. Therefore, the existing methods do not provide a fully automated transformation of constraint problems, in which transformations are only carried out if they also lead to an acceleration. For the higher goal of automatic optimization of constraint problems with remodeling methods without the necessity of extra expert knowledge, many different, well performing and well researched transformation methods are necessary. In this dissertation, existing methods for such model optimizations will be developed further and completely new ones will be designed, and their correctness proven. The transformations developed in the process of this dissertation will be investigated regarding their accelerating effect on constraint problems. Using both generated and real practical examples, the effectiveness of the transformations will be evaluated, and conclusions will be drawn at which time which substitutions are particularly promising. KW - Constraint Satisfaction-Problem KW - Constraint satisfaction problem KW - Optimierung KW - Optimization KW - Regularisierung KW - Regularization KW - CSP KW - SAT KW - Constraint-Erfüllung KW - Regularisierung KW - Optimierung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-61490 ER -