Regelbasierte Systeme - Methoden Wissensbasierter Systeme - page 97

spielt die Reihenfolge der Regeln keine Rolle. So erzielt man eine volle Modularitat
des Wissens, und neu akquiriertes Wissen kann einfach an die Wissensbasis “an-
gehangt” werden.

Beispiel 4.24 (Geldautomat) Als Beispiel betrachten wir noch einmal die Re-
gelmenge fur den Geldautomaten, wie wir sie in Abbildung 4.1 angegeben haben.
Es soll noch zusatzlich berucksichtigt werden, dass die Auszahlung von dem Bar-
geldvorrat im Automaten abhangt. Wir mussen dann lediglich die Bedingung

Betrag ≤ Vorrat

zum Bedingungsteil der Regel GA-1' hinzufugen und

GA-9': if

Betrag > Vorrat

then

Auszahlung = soll nicht erfolgen

als zusatzliche Regel mit in die Regelmenge aufnehmen.

Allerdings bedingt die Unstrukturiertheit des Wissens ein nicht zu un-
terschatzendes Such- und E zienzproblem, das schon bei MYCIN klar zu Tage
trat: Da hier die Mehrheit der Regeln unsicherer Natur war, genugte es nicht, eine
passende Regel zu finden. Vielmehr mussten alle in Frage kommenden Regeln her-
ausgesucht und fur die Evidenzbestimmung zur Verfugung gestellt werden. Diese
Suche versuchte man spater effektiver zu gestalten, indem man z.B. zunachst nach
entsprechenden sicheren Regeln fahndete, die alle unsicheren Evidenzen uberlagern.
Im Allgemeinen gibt es mehrere Methoden, um die E zienz eines regelbasierten
Systems zu verbessern. So kann man z.B. die Regeln nach der Haufigkeit ihrer An-
wendung sortieren und immer zuerst die meist benutzten, also Erfolg versprechen-
den Regeln ausprobieren. Alternativ konnen feste Prioritaten bei der Suche gesetzt
werden, oder man teilt die Regeln in Klassen ein und durchsucht in Abhangigkeit
von der Fragestellung bestimmte Klassen zuerst.

4.9 Ausblick

Heute wird der Begriff regelbasiertes System meistens nur noch fur Systeme ver-
wandt, die mit deterministischen Regeln arbeiten. Solche regelbasierten Systeme im
engeren Sinn bieten sich fur klar strukturierte Problembereiche (wie z.B. die Ver-
kehrssteuerung o. A.) an. Regeln in einer allgemeinen, nicht-deterministischen Form
zur Reprasentation generischen Wissens bilden jedoch die Grundlage fur einen Groß-
teil der existierenden wissensbasierten Systeme. Zu ihrer Darstellung und/oder Ver-
arbeitung sind nicht-klassische Formalismen notwendig. Im Rahmen dieses Buches
werden wir in den Kapiteln uber nichtmonotones Schließen naher darauf eingehen,
und auch bei den quantitativen Methoden spielt der Begriff der Regel eine wichtige
Rolle, wie das MYCIN-Beispiel schon zeigte.