KREMLAS

2.2 Constraint-based Verfahren 25
Verallgemeinernd können wir feststellen, dass bei Ansätzen, die viel Problemwissen
erfordern, die Lösung eines Problems größtenteils in den Vorgaben enthalten ist
und bei Verfahren, die wenig Problemwissen verlangen, die Lösung eines Problems
nicht explizit im generativen Mechanismus enthalten ist, sondern erst durch die
Evaluationskriterien definiert wird. Zur Kategorie von Ansätzen, die viel Problemwissen
erfordern, zählen die Methoden der Logischen Programmierung (Coyne,
1988), der Shape Grammar (Duarte, 2001; Stiny & Mitchell, 1978) und der reinen
Constraint-Based Systeme (Li, Frazer, & Tang, 2000; Medjdoub & Yannou, 2001).
Diese Methoden eignen sich insbesondere zur Bearbeitung gut definierter Probleme
wie z.B. der Nachahmung bestimmter Formen, basierend auf Formgrammatiken
(Shape Grammar). Zur Klasse der Ansätze, die wenig Problemwissen verlangen, zählen
die Methoden der Zellulären Automaten (M Batty & Xie, 1994; Coates, Healy,
Lamb, & Voon, 1996), agentenbasierten Systeme (Coates & Schmid, 2000; Derix,
2009) und Evolutionären Algorithmen (Hower, 1997; Jo & Gero, 1998; M A
Rosenman, 1997).
Bezugnehmend auf die getroffene Unterscheidung zwischen Verfahren, welche viel
und welche wenig Problemwissen erfordern, kann abschließend ergänzt werden,
dass beide Verfahren auf operationalen Kriterien basieren (vgl. 1.2), letzteres aber
keine vollständige Analyse des komplexen Problems beinhalten muss.
2.2. Constraint-based Verfahren
Eine umfassende Besprechung verschiedener Constraint-Based Verfahren zur Layout-Generierung
bis 1996 findet sich bei Hower und Graf (1996). Genau genommen
sind alle generativen Verfahren mehr oder weniger durch bestimmte Bedingungen
(Constraints) gekennzeichnet und fallen daher in die Kategorie der Constraint-Based
Verfahren. Es gibt allerdings eine spezielle Methode der Constraint-
Programmierung, die auf einem besonderen Programmierparadigma beruht und
daher hier als eigenständige Methode angeführt wird. Ziel der Constraint-
Programmierung ist es, eine Menge mathematischer Gleichungen oder logischer