Abstract-Band - Fakultät für Informatik, TU Wien - Technische ...

erücksichtigt werden. Dies stellt eine Herausforderung dar, welche selbst mit
der Unterstützung aktueller Computersysteme im Allgemeinen nicht effizient
gelöst werden kann. In den letzten 40 Jahren wurden zahlreiche computergestützte
Methoden zur Lösung von Schichtplanproblemen entwickelt. Dabei
wurden neben exakten Verfahren wie dem Constraint Programming auch
heuristische Methoden eingesetzt. Exakte Methoden lösen zwar eine große Anzahl
an Schichtplanproblemen, können jedoch Pläne für viele Mitarbeiter nicht
effizient erstellen. Es ist deshalb von großem Interesse neue exakte Methoden
zu entwickeln, welche diese Limitierung nicht aufweisen. In dieser Arbeit wird
ein neues exaktes Verfahren für Rotating Workforce Scheduling (RWS) vorgestellt.
Dafür wird RWS als Satisfiability Modulo Theories (SMT) Problem
modelliert. Während das Lösen von SMT Problemen mit SMT-Solvern automatisiert
werden kann, stellt das Finden einer effizienten Formulierung in SMT
die größte Herausforderung dar. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden zwei
Modellierungen für RWS entwickelt, einmal basierend auf linearer Arithmetik
und einmal unter der Verwendung von Bitvektoren mit binären Operationen.
Beide Ansätze wurden mit 20 Probleminstanzen aus der Literatur experimentell
evaluiert, wofür verschiedene SMT-Solver eingesetzt wurden. Die Bitvektor
Formulierung erzielte im Vergleich zu jener mit linearer Arithmetik bessere
Ergebnisse und zeigte außerdem im Vergleich mit anderen Methoden aus der
Literatur, dass SMT-Solving ein kompetitives Verfahren ist, welches Probleminstanzen
löst, die andere exakte Verfahren bisher nicht lösen konnten.
Wolfgang Fischl
Normal Forms for Non-Relational Data
Studium: Masterstudium Computational Intelligence
BetreuerIn: Univ.Prof. Dr. Reinhard Pichler
Die Menge an von Informationssystemen gespeicherten Daten wächst stetig.
Für diesen Zweck werden vorwiegend Datenbanksysteme eingesetzt. Jedoch
gewinnen alternative Datenformate, wie XML Dokumente und Graph-basierte
Datenbanken, immer mehr an Einfluss. In all diesen Datenformaten ist es
wichtig, mit Hilfe des Datenbankdesigns Redundanzen zu vermeiden. Aus
diesem Grund wurden Normalformen entwickelt. Für das relationale Datenmodell
wird Boyce-Codd Normalform (BCNF) verwendet. Arenas und Libkin entwickelten
2004 XML Normalform für XML Dokumente. Normalformen für Graphbasierte
Datenbanken wurden bisher nicht untersucht. Unser Ziel ist es diese
Lücke zu schließen. Wir wollen eine Normalform definieren, welche die Eigenschaften
von BCNF auf Graph-basierte Datenbanken überträgt. Zuerst werden
wir Boyce-Codd und XML Normalform betrachten. Ideen aus diesen Normalformen
verwenden wir dazu, um eine Normalform für Graph-basierte Datenbanken
zu entwickeln. Beschreibungslogiken (DLs) sind als formales Modell für
Graph-basierte Datenbanken überaus passend. Da BCNF mittels funktionaler
Abhängigkeiten definiert ist, muss es uns möglich sein solche auch über DL
Wissensbasen (DL KBs) auszudrücken. Ein naheliegender Kandidat sind die von
Calvanese et al. 2008 eingeführten path-based identification constraints
(pIdCs) verwenden. Allerdings zeigen wir, dass pIdCs nicht ausdrucksstark
33