Forschungsthemen
[DA] Predictive Self-optimization by Situation Recognition
Ziel der Diplomarbeit ist die Konzeption und Realisierung eines Ansatzes zur Erkennung von Situationen, die eine Rekonfiguration notwendig machen. Hierzu soll zunächst untersucht werden, auf welche Situationen dies zutrifft und wie diese erfasst werden können. Zur Erkennung dieser Situationen soll ein Ontologie-basierter Laufzeit-Überwachungs-Ansatz entwickelt werden, welcher bei Eintreten oder, wenn möglich, bei bevorstehendem Eintreten einer Situation dies der Laufzeitumgebung mitteilt. Weiterhin soll untersucht werden, wie passend auf die erkannten Situationen reagiert werden kann und ob bzw. wie diese Kompensationsreaktionen erfasst werden können. Im Detail sind folgende Teilaufgaben zu bearbeiten:
- Einarbeitung in die Softwarearchitektur für selbst-optimierende Systeme (CCM/QCL)
- Einarbeitung in OWL, Beschreibungslogik und Reasoning-Technologien.
- Konzeption und Formalisierung von Situationsbeschreibungen
- Ontologie-basierte Laufzeit-Überwachung zur Situationserkennung
- Konzeption und Formalisierung von Kompensationsreaktionen
- Integration in die qBench IDE (Eclipse) und THEATRE
Betreuer: Sebastian Götz