Lösen kombinatorischer Probleme mit Constraintprogrammierung in Oz

In dieser Dissertation beschäftigen wir uns mit der Lösung kombinatorischer Probleme durch Constraintprogrammierung. Wir zeigen, daß verschiedene kombinatorische Probleme in der nebenläufigen Constraintsprache Oz effizient gelöst werden können. Wir führen ein formales Modell von constraintbasiertem Lösen kombinatorischer Probleme ein, das unabhängig von einer konkreten Programmiersprache ist, und wir zeigen, wie einige der derzeit besten Schedulingtechniken (Techniken für Ablaufplanung) aus dem Operations Research für Constraintpropagierung und Distribuierung in dieses Modell integriert werden können. Wir zeigen, wie dieses Modell in die nebenläufige Constraintsprache Oz eingebettet werden kann und belegen mit einer Reihe von Fallstudien für große und schwierige Probleme aus dem Gebiet des Scheduling die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems.In this doctoral dissertation we deal with combinatorial problem solving by constraint programming. We show that a number of combinatorial problems can be efficiently solved in the concurrent constraint language Oz. We introduce a formal model for constraint-based combinatorial problem solving which is independent from a particular programming language. We show how some of the currently best scheduling techniques from Operations Research can be integrated in the model of constraint propagation and distribution. We embed this model in the concurrent constraint language Oz and prove the efficiency of the developed system by a series of case studies for large and hard problems from the area of scheduling

Lösen kombinatorischer Probleme mit Constraintprogrammierung in Oz

In dieser Dissertation beschäftigen wir uns mit der Lösung kombinatorischer Probleme durch Constraintprogrammierung. Wir zeigen, daß verschiedene kombinatorische Probleme in der nebenläufigen Constraintsprache Oz effizient gelöst werden können. Wir führen ein formales Modell von constraintbasiertem Lösen kombinatorischer Probleme ein, das unabhängig von einer konkreten Programmiersprache ist, und wir zeigen, wie einige der derzeit besten Schedulingtechniken (Techniken für Ablaufplanung) aus dem Operations Research für Constraintpropagierung und Distribuierung in dieses Modell integriert werden können. Wir zeigen, wie dieses Modell in die nebenläufige Constraintsprache Oz eingebettet werden kann und belegen mit einer Reihe von Fallstudien für große und schwierige Probleme aus dem Gebiet des Scheduling die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems.In this doctoral dissertation we deal with combinatorial problem solving by constraint programming. We show that a number of combinatorial problems can be efficiently solved in the concurrent constraint language Oz. We introduce a formal model for constraint-based combinatorial problem solving which is independent from a particular programming language. We show how some of the currently best scheduling techniques from Operations Research can be integrated in the model of constraint propagation and distribution. We embed this model in the concurrent constraint language Oz and prove the efficiency of the developed system by a series of case studies for large and hard problems from the area of scheduling

Constraint propagation in Mozart

This thesis presents constraint propagation in Mozart which is based on computational agents called propagators. The thesis designs, implements, and evaluates propagator-based propagation engines. A propagation engine is split up in generic propagation services and domain specific domain solvers which are connected by a constraint programming interface. Propagators use filters to perform constraint propagation. The interface isolates filters from propagators such that they can be shared among various systems. This thesis presents the design and implementation of a finite integer set domainsolver for Mozart which reasons over bound and cardinality approximations of sets.The solver cooperates with a finite domain solver to improve its propagation and expressiveness. This thesis promotes constraints to first-class citizens and thus, provides extra control over constraints. Novel programming techniques taking advantage of the first-class status of constraints are developed and illustrated.Diese Dissertation beschreibt Constraint-Propagierung in Mozart, die auf Berechnungsagenten, Propagierer genannt, basiert. Die Dissertation entwirft, implementiert und evaluiert Propagierer-basierte Propagierungsmaschinen. Eine Propagierungsmaschine ist aufgeteilt in generische Propagierungsdienste und domänenspezifische Domänenlöser, die durch eine Schnittstelle zur Constraint-Programmierung miteinander verbunden sind. Propagierer benutzen Filter, um Constraints zu propagieren. Die Schnittstelle isoliert Filter von Propagierern, so dass Programmkodes von Filtern von verschiedenen Systemen genutzt werden können. Diese Dissertation präsentiert den Entwurf und die Implementierung eines Domänenlösers über endliche Mengen von ganzen Zahlen für Mozart, die über Mengen- und Kardinalitätsschranken approximiert werden. Dieser kooperiert mit einem Löser über endlichen Bereichen, um die Propagierung und die Ausdrucksfähigkeit zu verbessern. Diese Dissertation erhebt Constraints zu emanzipierten Datenstrukturen und stellt auf dieseWeise zusätzliche Steuerungsmöglichkeiten über Constraints zur Verfügung. Des Weiteren werden neuartige Programmiertechniken für emanzipierte Constraints entwickelt und demonstriert

Constraint propagation in Mozart

This thesis presents constraint propagation in Mozart which is based on computational agents called propagators. The thesis designs, implements, and evaluates propagator-based propagation engines. A propagation engine is split up in generic propagation services and domain specific domain solvers which are connected by a constraint programming interface. Propagators use filters to perform constraint propagation. The interface isolates filters from propagators such that they can be shared among various systems. This thesis presents the design and implementation of a finite integer set domainsolver for Mozart which reasons over bound and cardinality approximations of sets.The solver cooperates with a finite domain solver to improve its propagation and expressiveness. This thesis promotes constraints to first-class citizens and thus, provides extra control over constraints. Novel programming techniques taking advantage of the first-class status of constraints are developed and illustrated.Diese Dissertation beschreibt Constraint-Propagierung in Mozart, die auf Berechnungsagenten, Propagierer genannt, basiert. Die Dissertation entwirft, implementiert und evaluiert Propagierer-basierte Propagierungsmaschinen. Eine Propagierungsmaschine ist aufgeteilt in generische Propagierungsdienste und domänenspezifische Domänenlöser, die durch eine Schnittstelle zur Constraint-Programmierung miteinander verbunden sind. Propagierer benutzen Filter, um Constraints zu propagieren. Die Schnittstelle isoliert Filter von Propagierern, so dass Programmkodes von Filtern von verschiedenen Systemen genutzt werden können. Diese Dissertation präsentiert den Entwurf und die Implementierung eines Domänenlösers über endliche Mengen von ganzen Zahlen für Mozart, die über Mengen- und Kardinalitätsschranken approximiert werden. Dieser kooperiert mit einem Löser über endlichen Bereichen, um die Propagierung und die Ausdrucksfähigkeit zu verbessern. Diese Dissertation erhebt Constraints zu emanzipierten Datenstrukturen und stellt auf dieseWeise zusätzliche Steuerungsmöglichkeiten über Constraints zur Verfügung. Des Weiteren werden neuartige Programmiertechniken für emanzipierte Constraints entwickelt und demonstriert

Design, Implementierung und Evaluierung einer virtuellen Maschine für Oz

Diese Arbeit beschreibt Design, Implementierung und Evaluierung einer virtuellen Maschine für die Kernsprache von Oz, die wir mit L bezeichnen. Wir stellen L aus didaktischen Gründen als Erweiterung einer Teilsprache von SML dar. Die wichtigsten Unterschiede von L zu SML sind: logische Variablen, Threads, Synchronisation und dynamische Typisierung. Ausgehend von einer informellen Beschreibung der dynamischen Semantik über ein Graphenmodell entwickeln wir daraus schrittweise auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen eine virtuelle Maschine für L. Wir beschreiben zunächst ein einfaches Grundmodell. Darauf aufbauend diskutieren wir verschiedene Optimierungen. Schließlich verfeinern wir weiter, indem wir auf Aspekte der Implementierung des Modells eingehen. Abschließend evaluieren wir die Effektivität der vorgestellten Techniken an einer Reihe von größeren Anwendungen aus der Praxis. Weiter zeigen wir, daß die Implementierung der Sprache kompetitiv ist mit den schnellsten Emulatoren für statisch getypte funktionale Sprachen.This thesis presents the design, implementation and evaluation of a virtual machine for the core language of Oz, which we call L. We present L for didactic reasons as an extension of a sublanguage of SML. The most important differences between L and SML are: logic variables, threads, synchronization and dynamic typing. Starting from an informal description of the dynamic semantics in terms of a graph model, we develop step by step on various levels of abstraction a virtual machine for L. We begin with a simple basic model. We then propose several optimizations of this model. Afterwards we keep refining our approach by addressing specific aspects of the implementation of the model. Finally we evaluate the effectiveness of the techniques using a set of larger real world applications. Further we show, that the implementation of the language is competitive with the fastest emulators for statically typed functional languages

Hochflexibles Workforce Management

It can be observed that companies tend to use a very demand driven personnel scheduling instead of using fixed shifts. In this context the term highly flexible workforce management (WFM) is used. With instruments such as the planning of subdaily workplace rotations, the combination of working time model generation and personnel scheduling or the combination of personnel scheduling and vehicle routing the demand for personnel can be covered very well. Such problems are novel and found little attention by researchers up to now.In this work classical OR-algorithms, metaheuristics and multi-agent systems (MAS) are evaluated on real world problems from logistics, retail and British Telecom. It can be shown, that classical OR-algorithms are not appropriate for these problems of highly flexible WFM, because of impractical CPU-times. On the other hand selected metaheuristics are very suitable. MAS should not be favoured, because selected metaheuristics performed always better. It must point out that a hybrid algorithm (a metaheuristic with a problem-specific repair) is responsible for the success of metaheuristics. MAS lack of a central planning instance that makes major changes for which agents are not able to do. Numerous algorithms of this work where originally developed for continuous problems. The adaption to combinatorial problems is described too. The appropriate adaption of parameters is also addressed.Zunehmend ist bei Unternehmen ein Trend weg von der starren Schicht- oder Dienstplanung hin zu einer auf den Personalbedarf ausgerichteten Planung festzustellen. In diesem Zusammenhang wird der Begriff hochflexibles Workforce Management (WFM) geprägt. Mit Instrumenten wie der Planung untertägiger Arbeitsplatzwechsel, der Kombination aus Arbeitszeitmodellerstellung und Einsatzplanung sowie der kombinierten Personaleinsatz- und Tourenplanung kann der Personaleinsatz sehr gut an den Personalbedarf angepasst werden. Derartige Problemstellungen sind neuartig und fanden in der Forschung bisher wenig Beachtung