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Die Modellierung von Merkmalen ist ein weit verbreitetes Verfahren zur systematischen Modellierung von Merkmalen variantenreicher Softwaresysteme und deren Abhängigkeiten. Durch die Übersetzung von Feature-Modellen in propositionale Formeln und deren Analyse mit Solvern wird eine Vielzahl von automatisierten Analysen über alle Phasen des Softwareentwicklungsprozesses hinweg möglich. Die meisten Solver akzeptieren nur Formeln in konjunktiver Normalform (CNF), so dass oft eine zusätzliche Transformation der Feature-Modelle notwendig ist.
In diesem Projekt untersuchen wir, ob diese Transformation einen spürbaren Einfluss auf Analysen hat und wie man diesen Einfluss positiv beeinflussen kann. Wir schärfen das Bewusstsein für CNF-Transformationen bei der Analyse von Merkmalsmodellen und entschärfen sie als Gefahr für die Validität von Forschungsevaluierungen, um Reproduzierbarkeit und faire Vergleiche zu gewährleisten. Darüber hinaus untersuchen wir andere Schritte im Prozess der Feature-Modell-Analyse, ihre Alternativen und ihre Wechselwirkungen; zum Beispiel untersuchen wir das Potenzial und die Auswirkungen von Wissenskompilierung, Schnittstellen, Slicing und Evolution auf Feature-Modell-Analysen.
Unsere Vision für dieses Projekt ist es, ein Fundament für eine kompositionelle Feature-Modell-Analyse-Algebra zu legen, d.h. zu verstehen, wie komplexe Analysen aus einfachen Teilen bestehen, wie sie wieder zusammengesetzt werden können und wie diese Teile miteinander interagieren.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt am 28.11.2025