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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.
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.