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Das Gesamtprojekt ist auf sechs Jahre angelegt und hat das Ziel, auf
Planarisierungsmethoden beruhende
Zeichenverfahren in
ausgewählten
Anwendungsbereichen der
Bioinformatik und des
Softwareengineering zur
Praxistauglichkeit zu
führen. Dabei konzentrieren
wir uns in den beiden ersten
Jahren auf dem Stand der
Forschung entsprechenden
Einbettungsmethoden.
Die Anwendungsbereiche umfassen aus derzeitiger Sicht die Visualisierung
- metabolischer Netze
- von Protein-Interaktionsnetzen
- von Datenbankschemata
- von Programmflussgraphen, von Datenflussgraphen und von
erweiterten
Ereignisgesteuerten
Prozessketten (eEPK), denen
gemeinsam ist, dass sie einen
Ablauf modellieren und im
Allgemeinen hierarchisch
gezeichnet werden
Wir werden unsere Ergebnisse einem kontinuierlichen "`Algorithm
Engineering"' unterwerfen, dessen
Rückkopplungsschleife
wesentlich von Experten in der
Bioinformatik und dem
Softwareengineering beeinflusst
wird. Dazu haben wir bereits
Kontakte aufgenommen und
Kooperationszusagen bekommen,
welche die Bereitstellung
praxisrelevanter Daten, die
Unterstützung bei der Erstellung
eines Anforderungsprofils und die
kritische Begutachtung der von uns
zu erstellenden Layouts einschließen.
Die für dieses Projekt relevanten Einbettungsmethoden basieren auf
- der Berechnung eines maximal/maximum planaren Subgraphen gefolgt
von der kreuzungsvermeidenden
Einfügung der entfernten
Kanten (planarisation),
- wie 1. unter Berücksichtigung von verschachtelten
Knotenteilmengen, die nach
festgelegten Regeln "`zusammen"'
eingebettet werden müssen
(cluster planarisation),
- wie 1. unter Berücksichtigung gewisser
Einbettungseinschränkungen
(embedding constraints),
welche die Reihenfolge und
Gruppierung der zu einem Knoten
inzidenten Kanten beinhalten
(ec-planarisation),
- wie 1. für azyklische gerichtete Graphen unter
Berücksichtigung der
induzierten Hierarchie
(upward planarisation),
- der Berechnung eines maximum planaren Subgraphen mittels einer
Minimalanzahl von
Knotenspaltungen (vertex
splitting),
- der Berechnung einer gemeinsamen Einbettung zweier oder mehrerer
Graphen mit dem Ziel der
leichten Erkennbarkeit der
Gemeinsamkeiten und Unterschiede
(simultaneous embedding).
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