Forschungsthemen
[DA] A Comparative Study of Optimization Approaches in Multi-Quality Auto-Tuning
Am Lehrstuhl für Softwaretechnologie wurde ein Ansatz erforscht, der es ermöglicht, selbst-optimierende Software Systeme modellgetrieben zu entwickeln. Ein wesentlicher Bestandteil des Ansatzes ist eine Modell-zu-Text Transformation, welche aus einem Laufzeitmodell, Architekturmodellen der Hard- und Software und Qualitätsverträgen ein Optimierungsproblem generiert, welches anschließend von Standardsoftware gelöst werden kann. Hierbei wurden bereits die ganzzahlige lineare Programmierung, die Pseudo-boolsche Optimierung und Ameisenkolonieoptimierung im Vergleich zueinander untersucht.
Ziel der Arbeit ist, die Modell-zu-Text Transformation für weitere konkrete Optimierungssprachen umzusetzen um herauszufinden, ob für unterschiedliche Softwaresysteme unterschiedliche Sprachen besser geeignet sind. Die zu beantwortenden Forschungsfragen lauten:
- RQ1: Lässt sich eine optimale Sprache (z.B. kürzeste Laufzeit) für das Optimierungsproblem bestimmen?
- RQ2: Ist immer eine Sprache optimal, oder, wenn nicht, an welchen Merkmalen des Softwaresystems lässt sich eine optimale Sprache bestimmen?
- Suche, Auswertung und Positionierung innerhalb relevanter Literatur.
- Suche nach weiteren Optimierungssprachen und -frameworks (bspw. Opt4J )
- Umsetzung von mindestens 3 neuen Modell-zu-Text Transformationen (Optimierungsproblem-Generatoren)
- Bestimmung relevanter Eigenschaften für den Vergleich der Sprachen
- Systematischer Vergleich der Sprachen durch Messungen und deren Auswertung
Betreuer: Sebastian Götz