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Aufgrund gesunkener Preise für Hauptspeicher sind heutzutage bereits die PC-Einsteigermodelle mit mehr als 1 GB RAM ausgestattet. Neben den PC und NetBook-Systemen gibt es aber eine große Anzahl von Computersystemen, bei denen Speicher nur in sehr begrenztem Umfang zur Verfügung steht. Zu diesen Systemen gehören eingebettete Systeme, wie wir sie in Haushaltsgegenständen wie Waschmaschinen, Fernsehern oder Kühlschränken finden. Um die Energiekosten, den Platzbedarf und die Herstellungskosten so gering wie möglich zu halten, wird bei diesen Systemen nur sehr wenig Speicher verbaut. Wird Software für diese Systeme entwickelt, so ist eine der Hauptaufgaben, den Speicherbedarf klein zu halten. Der Beitrag dieser Arbeit besteht darin, Code-Redundanzen aus dem Programm zu entfernen und somit den benötigten Speicherbedarf für das Programm zu minimieren. Dazu nutzen wir Graphminer, um nach häufigen Teilen zu suchen, und optimieren diese für unser Aufgabengebiet. Graphminer werden unter anderem bereits für die computergestützte Medikamentenforschung genutzt. Unser Algorithmus ist dabei in der Lage, Instruktionen, die vom Übersetzer zur besseren Ausnutzung der Systemressourcen in eine andere Reihenfolge gebracht wurden, als semantisch äquivalent zu erkennen und zusammen zufassen. Auch die Verwendung unterschiedlicher Register stellt für unseren Ansatz kein Hindernis dar. Wir haben durch Untersuchungen problemspezifischer Rahmenbedingungen allgemein nicht effizient lösbare Probleme wie die maximale Cliquenberechnung und die Suche nach häufigen Fragmenten in gerichteten Graphen derart optimiert, dass diese Probleme auf heutzutage üblichen PCs mit nur geringem Speicherverbrauch in wenigen Minuten gelöst werden können. Mit dem von uns entwickelten Ansatz zur graphbasierten prozeduralen Abstraktion sind wir den bisherigen Standardverfahren überlegen. So ist es uns möglich, im Schnitt 20% des Programm-Codes zu entfernen, ohne die Semantik des Programms zu verändern. In Ausnahmefällen ist es uns sogar möglich, das Programm um fast 50% zu verkleinern. Damit erzeugen wir mit unserem Algorithmus zwischen 4- bis 13-mal kleinere Programme, als sonst zur Zeit möglich ist. Die stärkere Reduzierung der Code-Größe führt dabei zu einer 50% höheren Laufzeit als bei den bisherigen Verfahren.