Kurzfassung

Der Schwerpunkt meiner Arbeit liegt auf der Beschreibung und Analyse grundlegender klassischer Planungsverfahren in der Künstlichen Intelligenz. Es handelt sich dabei um Programme, die anhand gegebener Ausgangs- und Zielbeschreibungen und vorgegebener Operationen ausführbare Aktionsfolgen herleiten, um vom Start zum Ziel zu gelangen.

Wegen der Kürze der Abhandlung beschränkt sich die vorliegende Arbeit auf elementare Algorithmen des einstufigen Planens. Das Basiswissen für diese Arbeit bilden die grundlegenden Fortschritte und Erkenntnisse kalifornischer Mathematiker und Informatiker in den späten siebziger und achtziger Jahren des vergangenen Jahrhunderts, in dem das Fachgebiet Planen sich als Teildisziplin der Informatik entwickelt hat (5) (8).

Die Arbeit stellt die zwei grundlegenden Verfahren Vorwärtssuche vom Start zum Ziel und Rückwärtssuche vom Ziel zum Start vor, zeigt Möglichkeiten und Grenzen auf und diskutiert beispielhaft einige Probleme, die beim klassischen Planen auf der Basis von Suchalgorithmen entstehen können. Die verwendeten Verfahren basieren auf bekannten Problemlösungsverfahren, die ich in der Computersprache Java selbst programmiert habe.

Der Vergleich der unterschiedlichen Planungsverfahren ergibt, dass sich die Rückwärtssuche für die Lösung einstufiger Planungsprobleme besser eignet als das Planen als Vorwärtssuche. Meines Erachtens ist dieses Verfahren in Schnelligkeit und Genauigkeit nahezu beliebig optimierbar und an den jeweiligen Problembereich anpaßbar. Ansätze dazu diskutiere ich abschließend auf der Grundlage des Stanford Research Institute Problem Solvers, wie er von Simon und anderen konzipiert wurde (9).

Ein eigenständig programmierter Legomindstormsroboter soll die Arbeit veranschaulichen und die Stärken und Schwächen der einzelnen Verfahren für jedermann einfach zu begreifen machen.