Seit langem ist die Intelligenz des Menschen für viele Forscher und Philosophen ein faszinierendes Forschungsobjekt. Mit dem Aufkommen der Computertechnik erscheint nun zum ersten mal der Traum, einige dieser typisch menschlichen Fähigkeiten nicht nur zu verstehen, sondern nachbauen oder in Teilgebieten gar übertreffen zu können, als realistisch. Ein wichtiger Teil dieses mit "Künstliche Intelligenz" überschriebenen Forschungsgebietes ist das Schließen über Aktionen und Veränderung. Hier wird versucht, die menschliche Fähigkeit, die Effekte seiner Aktionen vorauszusehen und Pläne zum Erreichen von Zielen zu schmieden, nachzubilden. Ein aktives Forschungsgebiet in diesem Rahmen ist der Fluentkalkül, ein Formalismus zur Modellierung von Aktionen und Veränderung. Er stellt Mittel bereit, in der ein automatischer Agent seine Umgebung und die Effekte seiner Aktionen im Rahmen der mathematischen Logik darstellen kann, um mit Hilfe von logischem Schließen sein Verhalten zu planen. Obwohl zum Fluentkalkül viele Arbeiten existieren, die dessen Anwendungsbereiche und Semantik erweitern, gibt es doch noch relativ wenige Arbeiten zum effizienten Schlussfolgern. Dies ist ein Hauptaugenmerk der vorliegenden Arbeit. Es wird ein Algorithmus geschaffen, der Erkenntnisse aus effizienten Verfahren zum Modelchecking mit Binären Entscheidungsdiagrammen (BDDs) sinngemäß überträgt und für ein Fragment des Fluentkalkül erweitert. Damit können nun auch Planungsprobleme von Fluentkalkül-Planern gelöst werden, die der realisierten symbolischen Breitensuche besser zugänglich sind, als der bisher aussschliesslich verwendeten heuristischen Tiefensuche. Um eine leichtere Vergleichbarkeit Fluentkalkül-basierter Planungsverfahren mit anderen Planungsalgorithmen zu ermöglichen, wurde eine Übersetzung des ADL-Fragments der Planungsdomänenbeschreibungssprache PDDL in den Fluentkalkül geschaffen. Damit können zahlreiche Planungsprobleme aus der Literatur und Planungsdomänenbibliotheken auch mit Fluentkalkül-Planern bearbeitet werden. Die Übersetzung kann zugleich als formale Semantik des nur informal spezifizierten PDDL dienen.

The goal of General Game Playing (GGP) is to develop a system, that is able to automatically play previously unseen games well, solely by being given the rules of the game. In contrast to traditional game playing programs, a general game player cannot be given game specific knowledge. Instead, the program has to discover this knowledge and use it for effectively playing the game well without human intervention. In this thesis, we present a such a program and general methods that solve a variety of knowledge discovery problems in GGP. Our main contributions are methods for the automatic construction of heuristic evaluation functions, the automated discovery of game structures, a system for proving properties of games, and symmetry detection and exploitation for general games.:1. Introduction 2. Preliminaries 3. Components of Fluxplayer 4. Game Tree Search 5. Generating State Evaluation Functions 6. Distance Estimates for Fluents and States 7. Proving Properties of Games 8. Symmetry Detection 9. Related Work 10. Discussion