ForwardChainingAnsätze
Forward-Chaining-Ansätze bezeichnen eine Klasse von Inferenzmethoden in regelbasierten Systemen. Sie arbeiten datengetrieben von bekannten Tatsachen ausgehend und leiten schrittweise neue Fakten her. Im Gegensatz zum Rückwärtschaining, das zielgerichtet Hypothesen prüft, beginnt Forward Chaining mit dem aktuellen Wissensstand und erweitert ihn, bis keine neuen Ableitungen mehr möglich sind oder ein definiertes Ziel erreicht wird.
Aufbau und Ablauf: Typische Systeme bestehen aus einer Facts- oder Working Memory, einer Regelbasis (Produktionregeln) und
Verfahren und Varianten: Der bekannteste effiziente Ansatz ist der Rete-Algorithmus, der Muster in der Regelbasis vorab
Stärken und Grenzen: Forward Chaining eignet sich gut für kontinuierliche Dateneingaben, Diagnose- und Konfigurationsaufgaben sowie Echtzeitanwendungen.
Anwendungen: Entscheidungsunterstützung, medizinische Diagnostik, Fehler- und Systemdiagnose, regelbasierte Konfiguratoren und Automatisierungssysteme. In der Praxis kommen Forward-Chaining-Ansätze