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Faculty / Organisational entity
Die Verwendung von existierenden Planungsansätzen zur Lösung von realen Anwendungs- problemen führt meist schnell zur Erkenntnis, dass eine vorliegende Problemstellung im Prinzip zwar lösbar ist, der exponentiell anwachsende Suchraum jedoch nur die Behandlung relativ kleiner Aufgabenstellungen erlaubt. Beobachtet man jedoch menschliche Planungsexperten, so sind diese in der Lage bei komplexen Problemen den Suchraum durch Abstraktion und die Verwendung bekannter Fallbeispiele als Heuristiken, entscheident zu verkleinern und so auch für schwierige Aufgabenstellungen zu einer akzeptablen Lösung zu gelangen. In dieser Arbeit wollen wir am Beispiel der Arbeitsplanung ein System vorstellen, das Abstraktion und fallbasierte Techniken zur Steuerung des Inferenzprozesses eines nichtlinearen, hierarchischen Planungssystems einsetzt und so die Komplexität der zu lösenden Gesamtaufgabe reduziert.
Im Rahmen dieser Arbeit beschreiben wir die wesentlichen Merkmale der CAPlan-Architektur, die die interaktive Bearbeitung von Planungsproblemen ermöglichen. Anhand des SNLP-Algorithmus, der der Architektur zugrunde liegt, werden die im Laufe eines Planungsprozesses auftretenden Entscheidungspunkte charakterisiert. Mit Hilfe von frei definierbaren Kontrollkomponenten kann das Verhalten an diesen Entscheidungspunkte festgelegt werden, wodurch eine flexible Steuerung des Planungsprozesses ermöglicht wird. Planungsziele und -entscheidungen werden in einem gerichteten azyklischen Graphen verwaltet, der ihre kausalen Abhängigkeiten widerspiegelt. Im Gegensatz zu einem Stack, der typischerweise zur Verwaltung von Entscheidungen eingesetzt wird, erlaubt die graphbasierte Repräsentation die flexible Rücknahme einer Entscheidung, ohne alle zeitlich danach getroffenen Entscheidungen ebenfalls zurücknehmen zu müssen.
We describe a hybrid case-based reasoning system supporting process planning for machining workpieces. It integrates specialized domain dependent reasoners, a feature-based CAD system and domain independent planning. The overall architecture is build on top of CAPlan, a partial-order nonlinear planner. To use episodic problem solving knowledge for both optimizing plan execution costs and minimizing search the case-based control component CAPlan/CbC has been realized that allows incremental acquisition and reuse of strategical problem solving experience by storing solved problems as cases and reusing them in similar situations. For effective retrieval of cases CAPlan/CbC combines domain-independent and domain-specific retrieval mechanisms that are based on the hierarchical domain model and problem representation.
We describe a hybrid architecture supporting planning for machining workpieces. The architecture is built around CAPlan, a partial-order nonlinear planner that represents the plan already generated and allows external control decision made by special purpose programs or by the user. To make planning more efficient, the domain is hierarchically modelled. Based on this hierarchical representation, a case-based control component has been realized that allows incremental acquisition of control knowledge by storing solved problems and reusing them in similar situations.
We describe a hybrid architecture supporting planning for machining workpieces. The archi- tecture is built around CAPlan, a partial-order nonlinear planner that represents the plan already generated and allows external control decision made by special purpose programs or by the user. To make planning more efficient, the domain is hierarchically modelled. Based on this hierarchical representation, a case-based control component has been realized that allows incremental acquisition of control knowledge by storing solved problems and reusing them in similar situations.