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Update vergleich_von_implementierungen.tex

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......@@ -2213,7 +2213,7 @@ Die möglichen Bitvektors werden folgendermaßen berechnet: Wir durchlaufen die
Das MiniZinc-Modell erhält nur den Graphen als Eingabe. Hier durchlaufen wir die Kanten des Graphen. Wir betrachten die Knoten also als Paare. Wenn wir ein Paar von Knoten betrachten, dann prüfen wir, ob ein Knoten im Dominating Set existiert, der adjazent zu diesen Knoten ist. Falls nicht, dann ist mindestens einer dieser Knoten im Dominating Set. Da wir in dieser Implementierung die Anzahl an Knoten brauchen, dividieren wir \emph{length(graph)} durch 2, denn \emph{length} gibt uns in MiniZinc die Anzahl aller Elemente im Array zurück, unabhängig davon, wie diese Elemente innerhalb des Arrays gruppiert sind (ob es sich zum Beispiel um ein 2-dimensionales Array handelt). Pseudocode~\ref{alg:k_dominating_set_minizinc} beschreibt die Implementierung vom Modell in MiniZinc.
Das CLP(FD)-Modell habe ich von meinem Betreuer Joshua Schmidt übernommen. Siehe Anhang~\ref{subsection:k_dominating_set} für die Implementierungen in CLP(FD) und in MiniZinc.
Das CLP(FD)-Modell habe ich von meinem Betreuer Joshua Schmidt übernommen. Siehe Anhang~\ref{subsection:minimales_k_dominating_set} für die Implementierungen in CLP(FD) und in MiniZinc.
\subsubsection*{13.2 Vergleich}
\paragraph*{Implementierung}
......@@ -2233,4 +2233,4 @@ Graph = [|1,2|2,3|3,4|2,5|5,6|2,7|7,8|8,9|9,10|8,10|]
\item Der Median in \emph{MiniZinc} über \emph{MiniZincIDE} liegt bei \textcolor{mypink}{120 ms}.
\end{itemize}
Das CLP(FD)-Modell ist also schneller als das MiniZinc-Modell.
\ No newline at end of file
Das CLP(FD)-Modell ist also schneller als das MiniZinc-Modell.
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