http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/21184 2026-07-21T15:59:02Z 2026-07-21T15:59:02Z Schmitt-Wagner, Ursula Vekens, Alexander Van Der http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/2579 2019-03-29T10:55:59Z 2015-01-01T00:00:00Z

Evolutionäre entwicklung einer web-anwendung im kirchlichen umfeld Schmitt-Wagner, Ursula; Vekens, Alexander Van Der Aßmann, Uwe; Demuth, Birgit; Spitta, Thorsten; Püschel, Georg; Kaiser, Ronny

2015-01-01T00:00:00Z Spillner, Andreas http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/2578 2019-03-29T10:55:59Z 2015-01-01T00:00:00Z

Keynote: pair - requirements engineering Spillner, Andreas Aßmann, Uwe; Demuth, Birgit; Spitta, Thorsten; Püschel, Georg; Kaiser, Ronny

2015-01-01T00:00:00Z Al-Hajjaji, Mustafa http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/2576 2019-03-29T10:55:59Z 2015-01-01T00:00:00Z

Scalable sampling and prioritization for product-line testing Al-Hajjaji, Mustafa Aßmann, Uwe; Demuth, Birgit; Spitta, Thorsten; Püschel, Georg; Kaiser, Ronny Exhaustively testing every product of a software product line (SPL) is a difficult task due to the combinatorial explosion of the number of products. Several sampling approaches have been proposed to select a subset of the products that can be used to test the SPL. However, these approaches do not scale to large SPLs such as the Linux kernel. Since the time budget of testing is usually limited, the order in which products are tested is important. Products have been prioritized based on domain knowledge or feature-model criteria, but not much attention has been paid to source code. We plan to use evolutionary testing approaches with different inputs to fitness functions to explore the configuration space of feature models. The configurations will be generated and prioritized automatically. Using criteria from feature model and source code, we want to investigate whether we can increase the efficiency of SPL testing. In this proposal, we present research questions that investigate how we can employ evolutionary testing approaches to increase the efficiency of SPL testing.

2015-01-01T00:00:00Z Norkus, Oliver http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/2577 2019-03-29T10:55:59Z 2015-01-01T00:00:00Z

Ein ansatz zur standardisierung von business intelligence in der cloud Norkus, Oliver Aßmann, Uwe; Demuth, Birgit; Spitta, Thorsten; Püschel, Georg; Kaiser, Ronny Aktuelle Business Intelligence (BI) - Systeme erfüllen die gestiegenen Anforderungen der Anwender insbesondere in der Energiewirtschaft getrieben durch das Vorhaben der Energiewende nicht mehr hinreichend. Cloud Computing (CC) bietet Potenziale, die damit verbundenen Herausforderungen zu lösen. Als Ursache dafür, dass die Verbindung von BI und CC noch nicht weit verbreitet ist, wurden fehlende Standards identifiziert. Durch einen eigenen Beitrag in Form eines Referenzmodells für analytische Anwendungen in der Cloud für die Energiebranche, welches nach den Prinzipien des Design-Science-Research- Ansatzes erstellt werden soll, will dieses Promotionsvorhaben die derzeitige Situation verbessern.

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