Variabilitetsmodellering, och i synnerhet funktionsmodellering, är ett centralt inslag i modelldrivna produktlinjearkitekturer. Sådana arkitekturer uppstår ofta från äldre kod, men, tyvärr skapa funktionsmodeller från stora, äldre system är en lång och mödosam uppgift. Vi tar itu med problemet med automatisk syntes av funktionsmodeller från propositionella begränsningar. Vi visar att detta problem är NP-hård. Vi utformar effektiva tekniker för syntes av modeller från respektive CNF- respektive DNF-formler, som visar en 10 till 1000-faldig prestandaförbättring jämfört med kända tekniker för realistiska riktmärken. Våra algoritmer är de första kända tekniker som är effektiva nog att tillämpas på beroenden som extraheras från verkliga system, vilket öppnar nya möjligheter att skapa omvänd teknik och modellhanteringsverktyg för variabilitetsmodeller. Vi diskuterar flera sådana scenarier i tidningen.
Liknande analyser är möjliga i REF med hjälp av en effektiv teknik för syntes av modeller från respektive CNF- respektive DNF-formler.
Efficient synthesis of feature models
{'venue': "SPLC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}