Entscheidungsmodellierung

Ziel:

Die integrierte Modellierung von Entscheidungen im Produktlinienkontext.

Beschreibung:

Entscheidungsmodellierung unterstützt eine Produktlinienentwicklung, indem sie alle Entscheidungen, die bei der Auswahl von Varianten relevant sind, berücksichtigt und integriert modelliert. Innerhalb eines Entscheidungsmodells werden Entscheidungskriterien beziehungsweise -bedingungen für die Festlegung von Varianten und die Instanziierung von neuen Produktlinienmitgliedern modelliert.

Grundlegende Konzepte

Im Folgenden werden die Elemente eines Entscheidungsmodells nach Schmid und John (Generic Variability 2003)  wiedergegeben. Die Elemente eines Entscheidungsmodells unterliegen keinem anerkannten Standard, wie z.B. der UML, und unterscheiden sich aus diesem Grund von Ansatz zu Ansatz.

Die Elemente des Entscheidungsmodells werden als Entscheidungsvariablen bezeichnet. Ein Variationspunkt eines Variationsmodells referenziert die Entscheidungsvariablen unter Verwendung so genannter Entscheidungs-Evaluations-Primitiven.

Eine Entscheidungsvariable wird durch mehrere Informationen charakterisiert:

• Name: Ein im Entscheidungsmodell eindeutiger Name.
• Relevanz: Die Relevanz einer Entscheidungsvariablen hängt zum Teil von anderen Variablen ab. So kann die Gültigkeit einer Variable (z.B. Speichergröße) von der Belegung einer anderen Variablen abhängen (Vorhandensein von Speicher).
• Beschreibung: Eine textuelle Beschreibung der Variablen.
• Werte: Die möglichen Belegungen einer Variablen.
• Kardinalität: Die obere und untere Grenze eines möglichen Vorkommens der Variablen im Kontext einer Applikation.
• Einschränkungen: Zur Beschreibung einer <<requires>> Beziehung sowie zur Beschreibung von Domänenwissen werden Constraints verwendet. Z.B. kann die Speichergröße (die vom Vorhandensein von Speicher abhängt) auf mindestens 16KB eingeschränkt werden.
• Bindungszeitpunkt: Die möglichen Zeitpunkte der Bindung einer Variablen werden explizit beschrieben, sind jedoch nicht auf einen einzelnen Zeitpunkt beschränkt.

Die Definition des Entscheidungsmodells wird durch die Verwendung der beschriebenen Entscheidungsvariablen unabhängig vom Variationsmodell. Die Beziehung von Entscheidungsvariablen und Variationspunkten wird durch Entscheidungs-Evaluierungs-Primitive explizit beschrieben.

Im Folgenden werden einige der verfügbaren Primitive beschrieben.

• Sub: echte Untermenge
• Subeq: Untermenge der gleiche Menge
• #: Kardinalität einer Menge
• In: Zugehörigkeitsbeziehung zu einer Menge
• =>: logische Implikation
• <=>: beidseitige Implikation

Mithilfe dieser Primitive lassen sich logische Ausdrücke bilden, die beschreiben, in welcher Weise Variabilitäten aufgelöst werden (z.B. Speicher=true => Speichergrösse>0).

Im Variationsmodell werden verschiedene Typen von Variabilität unterschieden:

• Optionalität: Ein Merkmal existiert in einem Produkt oder es existiert nicht.
• Alternative: Zwei mögliche Ausprägungen existieren und nur eine kann im Produkt vorhanden sein.
• Multiple Selektion: Mehrere Variationen können im Produkt auftreten.
• Einfache Selektion: Genau eine Variation aus einer Menge von möglichen Variationen kann in dem Produkt auftreten.

Da die Entscheidungsmodellierung unabhängig von der jeweiligen Repräsentation ist, werden ebenfalls verschiedene Notationen angeboten. Die Auswahl der Notation ist dabei abhängig von der Einsatzumgebung.

Die beschriebene Technik ist eingebettet in PuLSE, einem Produkt des Fraunhofer IESE.

Diese Technik erfüllt folgende Praktiken:

Variabilität managen
Rationale dokumentieren

Literaturverweis:

Generic Variability