IF THEN Konstrukte dynamisch erstellen.

[OregonGhost]

@Lua: Lua wird bei World Of Warcraft für das clientseitige Scripting eingesetzt. Mir wäre neu, dass es auch für das serverseitige Scripting von Warcraft 3 verwendet wird. Aber selbst wenn, Outlook und WMP setzen dafür kein Lua ein. Ich verstehe das Problem insofern nicht, als dass du ja offenbar die Bedingungen zur Kompilierzeit kennst, oder wer soll die wann generieren? Davon abgesehen basieren die von mir genannten Konzepte ungeachtet ihrer Umsetzung alle auf dem Prinzip von parametrierbaren Regeln. Wenn es bei dir wirklich nur einfache if-thens gibt (und bitte, bitte, es sind keine If-Then-Schleifen :wink:), sollte das ein gangbarer Weg sein. Ich habe im Rahmen meiner Diplomarbeit ein Programm entwickelt, das für bestimmte Dinge ebenfalls Regeln benötigt (im Endeffekt logische Verkettung, also im Prinzip sowas, wie du es benötigst), aber das war auch in .NET 2.0 und somit hat man auch beim Benutzer den Compiler zur Verfügung, und außerdem war das Ergebnis des Programms eine DLL. Das Grundprinzip jedoch ist eigentlich in diesem Zusammenhang einfach, du definierst die Eigenschaften, die du unterscheiden willst, und die Werte, die für diese Eigenschaften möglich sind. Eine Überprüfung dieser Verkettung ist dann nicht mehr kompliziert, weil du ja nur die Namen der Eigenschaften und die Werte parsen musst.

[Go2EITS]

@OregonGhost
Ich kenne die Bedingungen nicht.
Noch ein Beispiel:
Ich habe eintausend Zeilen mit z. B. 1000 Spalten und eine Ergebnis (Prognose) zu den Spalten.
Nicht alle Spalten generieren das Ergebnisse notwendig. Es genügen vielleicht in einer Spalte 20-200 Bedingungen, die
die auf neue Zeilen mit 1000 Werten laufen lasse. Die entspechende oder entsprechenden If-Bedingung/Regeln werden dann aktiv.
Es kann auch sein, dass, ein Wert /oder n-Werte unter den Tausend Werten einer Zeile aktiv sein muss, damit andere Regeln ihre Gültigkeit bekommen.
Man sieht bei meinem Programm sofort, ob es eine vernünftige Prognose geben kann, da jede Regel, die aktiv geworden ist, wenn man ihr ein neues Muster vorgesetzt hat, ihr Ergebnis angezeigt.

Im Gegensatz zu neuronalen Netzen gewinnen die Regeln, die sich am meisten - ohne Fehler- oder mit geringster Fehlerquote bewährt haben und nicht die Regel, oder besser die Muster, die am häufigsten im Trainingssatz vorkommen.