Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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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 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.
Fallbasiertes Schliessen (engl.: Case-based Reasoning) hat in den vergangenen Jahren zunehmende Bedeutung für den praktischen Einsatz in realen Anwendungsbereichen erlangt. In dieser Arbeit stellen wir zunächst die allgemeine Vorgehensweise und die verschiedenen Teilaufgaben des fallbasierten Schliessens vor. Anschliessend erörtern wir die charakteristischen Eigenschaften eines Anwendungsbereiches, die einen Einsatz des fallbasierten Ansatzes begünstigen, und demonstrieren an der konkreten Aufgabe der Kreditwürdigkeitsprüfung die Realisierung eines fallbasierten Ansatzes in der Finanzwelt. Die abschliessende Diskussion zeigt durch einen Vergleich mit verschiedenen Methoden der Klassifikation das grosse Innovationspotential des fallbasierten Schliessens in der Finanz- welt als eine echte Alternative zu bisherigen Methoden.
In diesem Artikel diskutieren wir Anforderungen aus der Kreditwürdigkeitsprüfung und ihre Erfüllung mit Hilfe der Technik des fallbasierten Schliessens. Innerhalb eines allgemeinen Ansatzes zur fallbasierten Systementwicklung wird ein Lernverfahren zur Optimierung von Entscheidungskosten ausführlich beschrieben. Dieses Verfahren wird, auf der Basis realer Kundendaten, mit dem fallbasierten Entwicklungswerkzeug INRECA empirisch bewertet. Die Voraussetzungen für den Einsatz fallbasierter Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung werden abschliessend dargestellt und ihre Nüt zlichkeit diskutiert.
Bei der Erstellung komplexer Software spielt die Wiederverwendung vorhandener Programmbestandteile eine besonders grosse Rolle, da hierdurch sowohl die Software-Qualität gesteigert, als auch der gesamte Erstellungsund Wartungsaufwand erheblich reduziert werden kann. In jüngster Zeit gewinnen objektorientierte Programmiersprachen zunehmend an Bedeutung, da die Wiederverwendung hierbei bereits durch Sprachkonzepte wie z.B. Vererbung und Polymorphie unterstützt wird. Weiterhin besteht jedoch das Problem, zur Wiederverwendung geeignete Programmbestandteile aufzufinden. Ziel dieser Arbeit ist es herauszufinden, inwieweit fallbasiertes Schliessen nach dem aktuellen Stand der Kunst die Wiederverwendung objektorientierter Software unt erstützen kann. Hierzu wurde eine entsprechende Anwendung prototypisch auf der Basis des INRECA-Systems entwickelt. Durch ausgewählte Testsituationen wurden Erfahrungen mit diesem Prototyp gesammelt und systematisch ausgewertet.
Evaluation is an important issue for every scientific field and a necessity for an emerging soft-ware technology like case- based reasoning. This paper is a supplementation to the review of industrial case-based reasoning tools by K.-D. Althoff, E. Auriol, R. Barletta and M. Manago which describes the most detailed evaluation of commercial case-based reasoning tools currently available. The author focuses on some important aspects that correspond to the evaluation ofcase-based reasoning systems and gives links to ongoing research.
We present a method for learning heuristics employed by an automated proverto control its inference machine. The hub of the method is the adaptation of theparameters of a heuristic. Adaptation is accomplished by a genetic algorithm.The necessary guidance during the learning process is provided by a proof prob-lem and a proof of it found in the past. The objective of learning consists infinding a parameter configuration that avoids redundant effort w.r.t. this prob-lem and the particular proof of it. A heuristic learned (adapted) this way canthen be applied profitably when searching for a proof of a similar problem. So,our method can be used to train a proof heuristic for a class of similar problems.A number of experiments (with an automated prover for purely equationallogic) show that adapted heuristics are not only able to speed up enormously thesearch for the proof learned during adaptation. They also reduce redundancies inthe search for proofs of similar theorems. This not only results in finding proofsfaster, but also enables the prover to prove theorems it could not handle before.
The well-known and powerful proof principle by well-founded induction says that for verifying \(\forall x : P (x)\) for some property \(P\) it suffices to show \(\forall x : [[\forall y < x :P (y)] \Rightarrow P (x)] \) , provided \(<\) is a well-founded partial ordering on the domainof interest. Here we investigate a more general formulation of this proof principlewhich allows for a kind of parameterized partial orderings \(<_x\) which naturallyarises in some cases. More precisely, we develop conditions under which theparameterized proof principle \(\forall x : [[\forall y <_x x : P (y)] \Rightarrow P (x)]\) is sound in thesense that \(\forall x : [[\forall y <_x x : P (y)] \Rightarrow P (x)] \Rightarrow \forall x : P (x)\) holds, and givecounterexamples demonstrating that these conditions are indeed essential.