\section{Motivation und Zielsetzungen}\label{sec:9.1}%
\markboth%
%%%{KAPITEL \thechapter.\quad EINSATZ FÜR KOMPLEXE ANWENDUNGEN UND ABLEITUNG VON EINSTELLREGELN}%
%%%{\thesection.\quad MOTIVATION UND ZIELSETZUNGEN}%
{Kapitel \thechapter.\quad Einsatz für komplexe Anwendungen und Ableitung von Einstellregeln}%
{\thesection.\quad Motivation und Zielsetzungen}%

Für die Akzeptanz des Fuzzy"=ROSA"=Verfahrens in der Industrie ist
entscheidend, dass es auch von weniger versierten Anwendern ohne großen Aufwand
zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden kann. Häufig fordern Anwender,
dass die Anwendung des Verfahrens ohne besondere Kenntnisse im Bereich der
datenbasierten Fuzzy"=Modellierung möglich sein muss. Dies ist auch
verständlich, da sich andernfalls der Aufwand für die Modellerstellung
insgesamt nicht verringert, sondern nur von einer Stelle -- der intensiven
Auseinandersetzung mit dem zu modellierenden System -- an eine andere Stelle --
der intensiven Auseinandersetzung mit dem eingesetzten Modellierungsverfahren
-- verlagert. Oft wird eine \emph{Ein"~Knopf"~Lösung} für den Einsatz eines
Verfahrens gefordert. Um dennoch eine hohe Flexibilität zu bieten, aber eine
Überladung der Anwender mit Einstelloptionen zu vermeiden, ist es häufig
sinnvoll, den Programmkern des Verfahrens automatisch aufzurufen, statt die
Anwender mit dieser Aufgabe zu konfrontieren. Dennoch wird meist gefordert,
dass die Wahl der Einstellwerte problemabhängig erfolgt. Deshalb kommt der
Entwicklung einer Systematik zur Festlegung der Einstellwerte eine sehr große
Bedeutung zu.

Mit der im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten systematischen Exploration der
Einstellmöglichkeiten des Fuzzy"=ROSA"=Verfahrens werden verschiedene,
teilweise aufeinander aufbauende Zielsetzungen verfolgt. Ein Ziel besteht
darin, die prinzipielle Leistungsfähigkeit des Verfahrens und der hierfür neu
entwickelten Strategieelemente an unterschiedlichen Benchmarkproblemen zu
erproben. Ein weiterführendes Ziel besteht darin, anhand der so gewonnenen
Datenbasis qualitative Zusammenhänge zwischen Kenngrößen der
Modellierungsaufgaben, den vorgenommenen Einstellungen und den damit erzielten
Resultaten aufzudecken. Daraus werden problemspezifische Empfehlungen für die
Einstellwerte freier Parameter abgeleitet, die industriellen Anwendern helfen,
das Verfahren zur Lösung komplexer praktischer Probleme erfolgreich zu nutzen,
ohne selbst über Detailwissen zum Verfahren verfügen zu müssen. Ein noch
anspruchsvolleres Ziel ist es, die vermuteten Zusammenhänge durch das Verfahren
selbst in Form von Regeln automatisch aufzufinden und daraus ein Modul zu
generieren, das anhand von Kenngrößen eines gegebenen neuen
Modellierungsproblems für jede Wahl der Einstellparameter den zu erwartenden
Modellierungsfehler prognostiziert. Damit können vor der eigentlichen
Modellgenerierung unterschiedliche Parametereinstellungen simulativ untersucht
und eine möglichst gute Parametereinstellung ausgewählt werden, um so den
Prozess der Modellbildung insgesamt zu beschleunigen oder vollständig zu
automatisieren. Mit einem entsprechenden Modul können auch solche
Parametereinstellungen simulativ bewertet werden, die im Rahmen der vorherigen
Exploration noch gar nicht untersucht worden sind. Bei entsprechender
Prognosegenauigkeit kann das Modul somit auch für eine Optimierung der
Parametereinstellungen genutzt werden. Für die Optimierung können Verfahren aus
dem Bereich der Computational Intelligence eingesetzt werden, beispielsweise
Evolutionsstrategien \cite{Rec94,Sch95} oder
Partikel"=Schwarm"=Optimierungsverfahren \cite{KE95,KSSF05,KSS06}.
