МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ХЕРСОНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Кафедра інформаційних технологій
ЗВІТ З ЛАБОРАТОРНОЇ РОБОТИ 15
	з дисципліни „Логічне програмування”
	студента третього курсу денної форми навчання
	напряму підготовки 6.050102 “Комп’ютерна інженерія”
	з професійною орієнтацією “Комп’ютерні системи та мережі”
	галузі знань 0501 “Інформатика та обчислювальна техніка”
		факультету кібернетики
	Бойко Тараса
Дата проведення лабораторної роботи:				«11» грудня 2012р.
Дата подання звіту за графіком:				«18» грудня 2012р.
Дата подання звіту студентом:				____________________
Підпис студента:				____________________
Позначка викладача про результати та дату перевірки звіту:				____________________
Відомості про викладача, що виконував перевірку звіту (прізвище, ініціали, посада, науковий ступінь, вчене звання):				Веселовська Г.В., доцент кафедри інформаційних технологій ХНТУ, к.т.н., доцент
Підпис викладача, що виконував перевірку звіту :				_____________________
Херсон – 2012р.

Лабораторна робота 15

Тема: Типові приклади застосування логічного програмування мовою Пролог. Частина 3. Операції над структурами даних, удосконалені методи подання множин деревами, основні стратегії розв'язування задач та пошук із перевагою (еврістичний пошук) у Пролог-програмах.

Мета − опановування наступних питань, покладених в основу типових прикладів логічного програмування мовою Пролог:

− можливості різноманітного подання та сортування списків;

− подання множин двійковими деревами;

− двійкові довідники (додавання та видалення елементів);

− відображення дерев;

− графи;

− двійково-трійкові довідники;

− AVL-дерево (наближено-збалансоване дерево);

− попередні поняття та приклади стосовно стратегій пошуку, стратегії пошуку в глибину та ширину, особливості пошуку в графах (технологій, оптимальності та складності пошуку), пошук із перевагою (зокрема, стосовно головоломки “гра у вісім” і в застосуванні до планування виконання задач).

Основні теоретичні відомості

Структури даних та операції над ними, що найбільш часто використовуються в типових прикладах застосування логічного програмування мовою Пролог, представлено в таблиці 15.1.

Таблиця 15.1

Структури даних та операції над структурами даних,

які покладено в основу типових прикладів

застосування логічного програмування мовою Пролог

№ з/п	Структури даних	Операції над структурами даних
1	Списки	− різні варіанти подання списків; − сортування списків (методом “бульбашки”, зі вставками, швидке); − обчислення ефективності наведених вище процедур.
2	Подання множин двійковими деревами та двійковими довідниками	− пошук елементу в дереві; − додавання елементу до дерева; − видалення елементу з дерева; − додавання елементу в якості листа або кореня дерева; − отримання збалансованих дерев та його зв’язок із ефективністю указаних вище операцій; − відображення дерев.
3	Графи	− подання графів; − пошук шляху в графі; − побудова остовного дерева.

Переглянувши главу 9 навчального посібника [2], ви зможете дізнатися про особливості реалізації засобами Прологу указаних вище структур даних і відповідних операцій над ними.

Переглянувши главу 10 навчального посібника [2], ви зможете вивчити особливості реалізації засобами Прологу таких понять, як 2-3-дерева та AVL-дерева, що є наочними прикладами збалансованих дерев.

Збалансовані та наближено-збалансовані дерева гарантують ефективне виконання трьох основних операцій над деревами: пошук, додавання та видалення елементу.

Час виконання вказаних операцій є пропорційним log n, де n – кількість вершин дерева.

Простір станів є формалізмом для подання задач.

Простір станів – направлений граф, вершини якого відповідають проблемним ситуаціям задач, а дуги – можливим ходам.

Конкретна задача визначається стартовою вершиною та цільовою умовою.

Розв’язку задачі відповідає шлях у графі.

Таким чином, розв’язування задачі зводиться до пошуку шляху в графі.

Оптимізаційні задачі моделюються приписуванням кожній дузі простору станів деякого вагового коефіцієнту.

Є дві основних стратегії пошуку в просторі станів – пошук у глибину та пошук у ширину.

Пошук у глибину програмується найбільш легко, проте піддається зациклюванням.

Існують два простих методи запобігання зациклюванню: обмежити глибину пошуку та не допускати дублювання вершин.

Реалізація пошуку в ширину є більш складною, оскільки вимагається зберігати множину кандидатів.

Дана множина може бути з легкістю подана списком списків, але більш економним є подання її у вигляді дерева.

Пошук у ширину завжди знаходить в якості першого рішення найбільш коротке рішення, що не є справедливим по відношенню до стратегії пошуку в глибину.

У випадку обширних просторів станів, існує небезпека комбінаторного вибуху.

Обидві базові стратегії пошуку в просторі станів погано пристосовані для боротьби з указаною проблемою.

У таких випадках, потрібно керуватися еврістиками.

Переглянувши главу 11 навчального посібника [2], ви зможете опанувати наступні поняття: простір станів; стартова вершина; цільова умова; розв’язувальний шлях; стратегія пошуку; пошук у глибину та ширину; еврістичний пошук.

Для оцінювання ступеня віддаленості деякої вершини простору станів від найближчої цільової вершини, можна використовувати еврістичну інформацію.

Переглянувши главу 12 навчального посібника [2], ви зможете дізнатися про числові еврістичні оцінки.

Еврістичний принцип пошуку з перевагою направляє процес пошуку таким чином, що для продовження пошуку завжди обирається та вершина, що є найбільш перспективною з точки зору еврістичної оцінки.

Також у главі 12 запрограмовано алгоритм пошуку, оснований на вказаному вище принципі та представлений у літературі як А*-алгоритм.

Для того, щоб розв’язати конкретну задачу за допомогою А*-алгоритму, необхідно визначити простір станів та еврістичну функцію.

Для складних задач, найбільш важким моментом є підбирання гарної еврістичної функції.

Теорема про припустимість допомагає встановлювати, чи завжди той А*-алгоритм, який використовує деяку конкретну еврістичну функцію, буде знаходити оптимальний розв’язок задачі.