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Constraint-Solver stellen in der Regel nur implizite Constraints zur Verfügung, welche konjunktiv verknüpft werden können. In praktischen Anwendungen müssen jedoch verschiedene Lösungsvarianten explizit vorgegeben werden. Einer Realisierung mittels Backtrackings über die einzelnen Varianten steht der hohe Aufwand dieser Vorgehensweise entgegen. Außerdem erscheint es im Rahmen größerer Systeme sinnvoll, eine Umsetzung mittels Constraints durchzufühen. Hierbei stellt sich die Frage einer adäquaten Modellierung, da die einzelnen Alternativen in einer disjunktiven Relation zueinander stehen. Diese Arbeit stellt Algorithmen vor, die eine effiziente Abbildung expliziter Constraints ermöglichen. Außerdem wird eine Erweiterung des Verfahrens vorgenommen, die die Behandlung von Meta-Constraints zuläßt. Eine Lösung über den Mechanisamus des Backtrackings der Logischen Programmierung ist möglich, den aufgezeigten Constraint-Lösungen jedoch weit unterlegen. Das Problem der Disjunktion wird bei den Constraint-Lösungen durch Schaltvariablen bzw. über die untercshiedlichen Lösungen von linearen Gleichungen gelöst. Die expliziten Relationen lassen sich hiermit schnell und einfach in ein effizientes System von konjunktiven Constraints umsetzen, welches von gewöhnlichen Constraint-Solvern abgearbeitet werden kann. Unter den Constraint-Lösungen zeigt wiederum eine Umsetzung durch Gruppenbildung das beste Laufzeitverhalten. Mit Zunahme der Größe des Gesamtsystems und der Komplexität der Relationen verstärkt sich diese Überlegenheit. Testläufe belegen eine effiziente Abarbeitung selbst in hohen Dimensionen und weisen damit auf die Tauglichkeit für Probleme der Praxis hin.