Zusammenfassung
Bei vielen komplexen Produkten verwendet man SAT Solver zur Überprüfung
der Konfiguration, so auch bei der Automobilkonfiguration. Diese liefern allerdings
nur die Antwort, ob eine Konfiguration gültig ist oder nicht. Ist eine
Konfiguration nicht gültig, dann interessiert den Kunden nur eines: Was kann
ich ändern, damit meine Konfiguration gültig wird?
Es gibt bereits Algorithmen, die auf diese Frage eine Antwort geben können.
Diese berücksichtigen allerdings keine Präferenz und sind somit in manchen
Fällen unbrauchbar. Welcher Kunde aus einem heißen Land, beispielsweise
Spanien, möchte auf seine Klimaanlage verzichten? Für ihn hat diese eine hohe
Präferenz. Hingegen möchte ein Kunde aus Finnland eher nicht auf ein
Anti-Blockier-System verzichten. Diese Beispiele beschreiben die Notwendigkeit,
effziente Algorithmen zur Berechnung von präferierten Diagnosen zu entwickeln.
Exakt das untersucht diese Arbeit und analysiert dazu mehrere Algorithmen
und Verbesserungen. Deren Effzienz wird durch einen umfangreichen
Benchmark untermauert. Im Ergebnis liefert diese Arbeit Algorithmen, welche
zudem die notwendige Geschwindigkeit für die praktische Anwendung liefern.
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