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Die jeweils verfolgte Steuerstrategie eines regelbasierten Systems hängt vor allem mit
der Auswahl der im Inferenzprozess einzusetzenden Wissenselemente zusammen. Die
wichtigsten Strategien sind die Konfliktlösung, Filterung und der Einsatz von Metaregeln.
Bei der Konfliktlösung kommt die Anwendung mehrerer Regeln in Betracht, daher muss
eine Entscheidung getroffen werden, welche von diesen zuerst verarbeitet werden soll.
Gewöhnlich verfügt dabei ein regelbasiertes System über mehrere Möglichkeiten einer
Konfliktlösung. Nach dem Prinzip der Refraktion dürfen Regeln nicht zum wiederhol-
ten Male über dieselben Daten angewendet werden. Bei dem Prinzip der Datenordnung
werden die Daten nach einem bestimmten Kriterium (beispielsweise nach dem Aktuali-
tätsgrad) geordnet und solche Regeln bevorzugt angewendet, die mit den Daten höchster
Priorität konvergieren. Auch bei dem Prinzip der Regelordnung werden Regeln geordnet,
nur dass hier ein heuristisches Maß für ihre logische Ausdruckskraft zugrunde gelegt wird.
Durch Filterung wird bezüglich der in Frage kommenden Regeln oder Fakten eine Voraus-
wahl getroffen, bevor es zum eigentlichen Inferenzprozess kommt. Dabei unterscheidet
man zwischen Regelfilterung und Datenfilterung. Bei der Regelfilterung gruppiert man
die Regeln nach der Art der Ziele, die sie erfüllen sollen. Es werden nur solche Regeln
dem Inferenzprozess zugeführt, die für eine Zielerreichung auch relevant sind. Bei der
Datenfilterung werden nur solche Fakten dem Inferenzprozess zugeführt, die einen vor-
gegebenen Zulässigkeitsschwellenwert nicht überschreiten. Eine solche Schwelle kann
beispielsweise durch einen Neuheitsgrad oder durch einen Akzeptanzgradienten definiert
werden. Der Einsatz von Metaregeln ermöglicht die Verfolgung einer Strategie, bei der
die Steuerung durch Verwendung eines speziellen Regelmechanismus beeinflusst wird,
der in die Arbeit des Aufgaben-Managers eingreift, indem Veränderungen in der Agenda
vorgenommen werden.
Das Vorgehen des regelbasierten Expertensystems bei seiner Problemlösung muss nicht
immer „auf den ersten Blick“ einsichtig sein. Zu diesem Zweck verfügen die meisten Sys-
teme über eine Erklärungskomponente. Die Erklärungskomponente eines regelbasierten
Systems hat die Funktion, dem Anwender das Verhalten des Systems transparent zu ma-
chen und seine Ergebnisse zu begründen. Diese begründet die durch die Inferenzkompo-
nente erarbeitete Problemlösung, erklärt und kommentiert den Lösungsweg. Komfortable
Erklärungskomponenten bewerten sogar die Qualität und Verlässlichkeit der Lösungen.
Die Erklärungsinhalte sind in der zugehörigen Wissensbasis in Form der vereinbarten
Wissensrepräsentation gespeichert und werden dem Dialog beigefügt. Durch die Erklä-
rungskomponente kann ein regelbasiertes System das in der Wissensbasis gespeicherte
Wissen nicht nur applizieren, sondern seinen Anwendern auch vermitteln. Die dadurch
erbrachte intelligente Leistung wäre ohne Erklärung für den Anwender in der Regel sonst
nicht erkennbar. In den Systemen können verschiedene Arten der Erklärung formell un-
terschieden werden, darunter Warum-, Wie-Erklärungen sowie Erläuterungen. Warum-
Erklärungen und Wie-Erklärungen beziehen sich auf den Ablauf der Lösungssuche und
auf die produzierten Teilergebnisse. Zur Beantwortung greift die Erklärungskomponente
auf die dafür speziell angefertigten Inferenzprotokolle zurück, um so die Argumentati-
onskette lückenlos darstellen zu können. Zu einer Warum-Erklärung gehören eine nähere
