Die Heuristik Relevant Knowledge First für wissensbasiertes Konfigurieren in technischen Domänen

In der vorliegenden Arbeit wird eine Heuristik für Konfigurationsaufgaben vorgestellt, mit der es möglich ist, in technischen Domänen gute Lösungen effizient zu finden. Grundlage hierfür ist das Lernen aus Bewertungen vorangegangener Lösungen. Eine Besonderheit dieser Heuristik ist es, dass auch umgelernt werden kann. Dies ist vor allem deshalb notwendig, da häufige Änderungen eine der auffälligsten Eigenschaften von technischen Domänen sind. Änderungen treten beispielsweise als Folge von Innovationen auf. Formale Betrachtungen des Lern- („Reinforcement Learning“) und Vergessensanteils („Fading“) der Heuristik werden ebenso vorgestellt wie einige der umfangreichen Testreihen zum Einsatz der Heuristik. Zu den Untersuchungen gehören auch Betrachtungen, in welchen Bereichen Konfigurationsaufgaben im Produktentstehungsprozess auftreten und wie Konfigurationssysteme mit CAD-Systemen sinnvoll kombiniert werden können.