Modulare Regelprogrammierung by Siegfried Bocionek

By Siegfried Bocionek

Die Infonnatik ist ein fester, nicht mehr wegzudenkender Bestandteil un serer heuti gen Welt In alien Bereichen von Technik, Wirtschaft und Wissenschaft erledigen Rechenprogramme Routineaufgaben dauerhaft, meist zuverllissig und schnell. Der castle schritt der Rechnertechnologie erlaubt dabei, daB dem machine immer komplexere Aufgabenstellungen tibertragen werden konnen. Zudem werden immer mehr Bereiche von Programmen erfaBt, die nicht nur Rechenarbeit, sondern speedy schon Denkarbeit erfordern. Wann Rechenarbeit aufhort und Denkarbeit anfllngt, Hillt sich natfirlich nicht definieren. 1m Idealfall kann guy sich ein Programm vorstellen, das exakt die SchluB folgerungsmechanismen des menschlichen Geistes nachvollzieht und gestellte Probleme wie dieser, nur enonn schneller, misplaced Mit so einem Programm hlitte guy dem Rechner, additionally einer Maschine, kUnstliche Intelligenz eingepf/anzt. Ob das grundslitzlich moglich ist, solI hier nicht diskutiert werden. Kfinstliche Intelligenz (KI) ist heute das Schlagwort, unter das alie Versuche subsu miert werden, menschliche Denkarbeit durch Rechner vornehmen zu lassen. An ein universelles Problemlosungsprogramm (general challenge solver), wie es Newell und Simon (und anderen) noch Anfang der 60er Jahre vorschwebte, glaubt heute ernsthaft niemand mehr. Eher wird versucht, auf eng eingegrenzten Gebieten Spezialwissen menschlicher Experten irn Rechner zur Verftigung zu stellen, um es einem groBeren Anwenderkreis mitzbar zu machen. Dieses Wissen enthlilt dann nicht nur Daten, son dern auch Algorithmen zu deren Anwendung. Dem Benutzer wird additionally (z. B.

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Komplexe Produkte einfach steuern: Das Konzept Fortschrittszahlen

Industrieunternehmen müssen heute ihre Kosten drastisch senken, die Kapitalbindung verringern und die Serienproduktion am Bedarf ausrichten. Besonders schwer fällt dies den Zulieferunternehmen. Wem hierzu die MRP-Philosophie (Material Requirement making plans) für die Planung zu starr oder der KANBAN-Ansatz zu wenig vorausschauend ist, der sollte sich mit dem Fortschrittszahlenkonzept befassen.

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Resolution) selbst implementieren. B. U. 2 Hauptprobleme und existierende Uisungsansiitze 23 spruch nehmen. B. mit dem TREATAlgorithmus [Miranker 87] oder in PAMELA [Barachini 88a,b,c], einem OPS 83 Derivat, das auch ffir Echtzeitaufgaben einsetzbar sein solI. TREAT gewinnt seine Beschleunigung durch (im Gegensatz zum urspriinglchen Rete) dynamisches Verketten der Konfliktmenge mit den Knoten des Rete-Netzes nach jedem MATCH-Schritt. 1m Widerspruch zu [Miranker 87] weist [Nayak 88] jedoch nach, daB (vor allem beim Einsatz des modemen Regelsystems SOAR [Laird 87]) TREAT fast immer langsamer ist als Rete.

Alle Faktenbasen bilden ein virtual integrated Retenetwork, auf dem einzelne cluster Fakten als lokal (und damit fUr andere nicht zugiinglich) markieren konnen. In verschiedenen Subsystemen gemeinsam verwendete Fakten werden jeweils kopiert, und der working memory controller jedes Subsystems sorgt bei Veriinderung eines gemeinsamen Faktums fUr das Weitersenden von Kopien an die betroffenen anderen Subsysteme. Die Hauptprobleme in DPS liegen bei der Konsistenzerhaltung der global verwendeten Fakten und bei der Synchronisation des Zugriffs auf sie.

Leider sind einzelne Regeln auch das hOchste Sprachkonzept, das einem bei der Programmierung zur Verfiigung steht [Newell 77], [Brownston 85]. B. [Buchanan/Shortliffe 84]) sollten sie "unabhiingige Einheiten von Wissen" darstellen; die Festlegung der Reihenfolge der Anwendung dieses Wissens, also der KontrollfluB zwischen den Regeln, sollte vom Regelprograrnmersteller femgehalten werden. Das fiihrt allerdings dazu, daB das Ablaufverhalten eines groBeren Regelprograrnms kaum noch zu durchschauen ist [Davis/King 77], [Tichy 87], was im einzelnen folgende Konsequenzen nach sich zieht: • Das Zusarnmenspiel der Regeln bzw.

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