Regelbasierten

Regelbasierten Ansätze, oft als regelbasierte Systeme bezeichnet, verwenden eine Menge expliziter Wenn-Dann-Regeln, um aus Fakten Schlussfolgerungen zu ziehen oder Handlungen anzustoßen. Die zentrale Komponente ist eine Wissensbasis, in der Regeln gespeichert sind, sowie eine Inferenz-Engine, die diese Regeln anwendet. Typische Formate sind Produktionsregeln, die in der Regel dem Muster Wenn-Bedingung Dann-Aktion folgen.

Die Architektur eines regelbasierten Systems umfasst Arbeitsdaten (Working Memory), eine Regelbasis und eine Inferenz-Engine. Je nach Methode kommt Vorwärtsverkettung (datengetrieben) oder Rückwärtsverkettung (zielorientiert) zum Einsatz. Das System prüft kontinuierlich, welche Regeln mit den aktuellen Fakten übereinstimmen, und wendet sie an, um neue Informationen abzuleiten oder Handlungen auszulösen.

Anwendungsgebiete finden sich in klassischen Expertensystemen, Entscheidungsunterstützung, Geschäftsregelverwaltung, Konfigurationsaufgaben und bestimmten Bereichen der Automatisierung. Sie eignen sich gut dort, wo Transparenz und Rückverfolgbarkeit der Entscheidungslogik wichtig sind.

Vorteile sind nachvollziehbare Entscheidungsprozesse, einfache Validierung einzelner Regeln und modulare Erweiterbarkeit. Nachteile umfassen Skalierbarkeit bei sehr großen Regelbasen, hohen Wartungsaufwand, Schwierigkeiten bei Unsicherheit oder unstrukturierten Daten sowie Tendenzen zu Sprüngen in der Logik, wenn neue Regeln hinzugefügt werden. In der Praxis werden regelbasierte Ansätze oft mit datengetriebenen Methoden kombiniert, um Stärken beider Welten zu nutzen.

Bekannte Regelmaschinen und -sprachen umfassen CLIPS, Jess und Drools. Regelbasierte Systeme bilden damit einen etablierten Ansatz innerhalb der künstlichen Intelligenz und des Wissensmanagements.