Regelalgorithmen

Regelalgorithmen, auch als regelbasierte Algorithmen oder Regel-Systeme bezeichnet, treffen Entscheidungen oder führen Handlungen gemäß vordefinierten Wenn-Dann-Regeln aus. Eine Regel besteht typischerweise aus einer Bedingung (Prämisse) und einer Aktion oder einem Output (Konsequenz). Die Regeln werden auf einer Wissensbasis aus Fakten und Regeln angewendet, wobei eine Inferenz-Engine den Abschluss neuer Fakten oder Handlungen aus dem bestehenden Wissensbestand ableitet.

Kernmechanismen sind Vorwärtsverkettung (forward chaining), bei der aus bekannten Fakten neue Fakten abgeleitet werden, und Rückwärtsverkettung (backward chaining), bei der Ziele durch das Finden passender Regeln schrittweise belegt werden. Oft kommt eine Konfliktauflösung zum Einsatz: Gibt es mehrere feuende Regeln, wird eine auszuwählende Regel anhand Kriterien wie Priorität, Spezifität, Aktualität oder Relevanz bestimmt.

Regelalgorithmen finden breite Anwendung in regelbasierten Systemen, Expertensystemen, Entscheidungsunterstützung, Geschäftsregelmanagement und Automatisierung von Prozessen. Typische Vorteile sind Transparenz, Nachvollziehbarkeit und einfache Modifikation von Regeln, was Wartung und Anpassung erleichtert. Zudem lassen sich Regeln modulartig organisieren und erklären, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden.

Zu den Herausforderungen zählen Skalierbarkeit bei großen Regelmengen, Pflege der Konsistenz zwischen Regeln sowie der Umgang mit Unsicherheit oder Unschärfe, die probabilistische Modelle erfordern. In der Praxis werden Regelalgorithmen oft mit anderen Ansätzen kombiniert, etwa mit maschinellem Lernen, um Hybridlösungen zu ermöglichen oder Entscheidungen auch bei unvollständigen Informationen robust zu gestalten.