Die Lösung einer Konfigurationsaufgabe in technischen Domänen besteht aus einer Menge von Bauteilen, die miteinander verträglich sind und in ihrem Zusammenspiel die gegebenen Anforderung erfüllen. Eine gängige Vorgehensweise bei der Suche nach einer Lösung ist die schrittweise Spezialisierung einer abstrakten Aufgabenstellung oder ihre Zerlegung in Teilaufgaben. Ein Konfigurationssystem, das diese Vorgehensweise unterstützt, muss Wissen enthalten, wie eine Aufgabe spezialisiert oder in Teilaufgaben zerlegt werden kann, welche konkreten Bauteile zur Erfüllung einer ausreichend detaillierten Teilaufgabe verwendet werden können und ob alle Teile einer Lösung miteinander verträglich sind. Aufgrund dieses Wissens kann eine konsistente Lösung durch Tiefensuche hergeleitet werden.
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.
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.