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Heutige Softwaresysteme werden von Tag zu Tag komplexer und enthalten eine zunehmende Anzahl von Konfigurationsoptionen, um ihr Verhalten anzupassen. Die Entwickler dieser hochgradig konfigurierbaren Systeme stehen vor der Herausforderung, Fehler im variablen Quellcode zu finden und diesen zu pflegen, ohne neue Fehler einzuführen.

Um den variablen Quellcode selbst mittelgroßer Systeme zu verstehen, müssen sich die Entwickler auf mehrere Analysetechniken verlassen. Aktuelle Analysetechniken skalieren jedoch oft nicht gut mit der
Anzahl von Konfigurationsoptionen oder verwenden Heuristiken, die zu weniger zuverlässigen Ergebnissen führen.

Wir schlagen einen alternativen Ansatz für die Analyse hochkonfigurierbarer Systeme vor, der auf der Graphentheorie basiert.

Sowohl Variabilitätsmodelle, die die Konfigurationsoptionen eines Systems und ihre Abhängigkeiten untereinander beschreiben, als auch variabler Quellcode können durch graphähnliche Datenstrukturen dargestellt werden.

Daher wollen wir neuartige Analysetechniken auf der Basis bekannter Graphenalgorithmen einführen und diese hinsichtlich ihrer Ergebnisqualität und Performance zur Laufzeit bewerten.