- •Лабораторне заняття № 1 Ознайомлення з мовою програмування Пролог
- •1.1 Загальні відомості про мову Пролог
- •1.2 Елементи мови Пролог
- •1.3 Структура програм Пролога
- •1.3.1 Секція domains Пролог-програми
- •1.3.2 Секція predicates
- •1.3.3 Секція clauses
- •1.3.4 Секція goal
- •1.3.5 Секція database
- •1.4 Розробка найпростішого інтерфейсу програми
- •1.5 Використання структур як доменів відношень
- •1.6 Процедури як елемент представлення знань
- •1.7 Цілісність і несуперечність баз даних і знань
- •1.8 Зміст звіту з лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 2 Керування ходом виконання програм у системі Пролог
- •2.1 Робота системи Пролог при виконанні запитів
- •2.2 Уніфікація термів
- •2.3 Пошук з поверненням при виконанні Пролог-програм
- •2.4 Використання відкату після невдачі для організації найпростішого інтерфейсу виводу
- •2.5 Організація повторюваних процесів
- •2.6 Керування пошуком з поверненням
- •2.7 Керування ходом виконання програм з використанням відсікання
- •2.8 Застосування предикату not -- заперечення як неуспіх
- •2.9 Використання методу відкату і відсікання
- •2.10 Відкат і відсікання при реалізації відносин типу „один-до-багатьох”
- •2.11 Ступінчаті функції і відсікання
- •2.12 Труднощі у використанні відсікання і заперечення
- •2.13 Зміст звіту з лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 3 Рекурсія і рекурсивні процедури в Пролозі
- •3.1 Визначення поняття рекурсії
- •3.2 Склад рекурсивної процедури
- •3.3 Особливості виконання рекурсивних процедур Прологом-системою
- •3.4 Приклад рекурсивної процедури пошуку довжини маршруту на графі
- •3.5 Обмеження і властивості, що забезпечують цілісність відношень
- •3.6 Зміст звіту з лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 4 Списки і процедури їх обробки
- •4.1 Списки як рекурсивні структури даних
- •4.2 Використання списків у Пролог-програмах
- •4.3. Найпростіші процедури роботи зі списками
- •4.4 Процедури обробки списків
- •4.5. Компонування даних у список
- •4.6. Зміст звіту з лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 5 Способи представлення баз даних у Пролог-програмах
- •5.1 Вступ
- •5.2 Представлення відносин у вигляді фактів
- •5.3 Представлення атрибутів у вигляді фактів
- •5.4 Представлення бази даних у вигляді списку структур
- •5.5 Представлення бази даних у вигляді лінійної рекурсивної структури
- •5.6 Представлення бази даних у вигляді двійкового дерева
- •5.7 Порівняння різних видів представлення бази даних
- •Лабораторна робота № 6 Динамічні бази даних
- •6.1 Вступ
- •6.2 Прості прийоми роботи з динамічними бд
- •6.3 Зв’язок статичних і динамічних баз даних
- •6.4 Процедура роботи з динамічною бд, що навчається у користувача
- •6.5 Розширення бази даних у файли
- •6.6. Організації файлових бд на основі файлів прямого доступу
- •6.6. Особливості представлення динамічних баз даних у Visual Prolog
- •6.7 Зміст звіту з лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 7 створення простої експертної системи
- •7.1 Вступ
- •7.2 Завантаження бази знань і режим консультації
- •7.2 Структура бази знань esta
- •7.3 Формати файлів баз знань в esta
- •7.4 Елементарні прийоми роботи з секціями
- •7.5 Елементарні прийоми роботи з параметрами
- •7.6. Зміст звіту з лабораторної роботи
- •Лабораторна робота № 8 розробка нечітких систем керування з використанням fuzzy logic toolbox математичного пакета matlab
- •8.1 Вступ
- •8.2 Склад графічного інтерфейсу
- •8.3 Редактор бази знань RuleEditor
- •8.4 Вступ Приклад виконання роботи
- •8.5 Зміст звіту з лабораторної роботи
- •8.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота № 9 порівняльне дослідження роботи алгоритмів мамдані та сугено
- •9.1 Вступ
- •9.2 Алгоритм Мамдані (Mamdani)
- •9.3 Алгоритм Сугено (Sugeno)
- •9.4 Порядок виконання роботи
- •9.5 Зміст звіту з лабораторної роботи
- •9.6 Контрольні питання
- •Список використаних джерел
- •Додаток а Службові предикати Пролога для роботи з файлами
- •Додаток б Індивідуальні завдання До лабораторних робіт № 1, 2, 4
- •Додаток в Індивідуальні завдання До лабораторної роботи № 3
- •Додаток г Індивідуальні завдання до лабораторної роботи № 5
- •Додаток д варіанти завдань до виконання лабораторної роботи № 7
- •Тема 11. Експертна система аналізу поточної успішності студентів на факультеті.
- •С.В. Зікратий, х.В. Паньків системи штучного інтелекту лабораторний практикум
2.6 Керування пошуком з поверненням
Один з варіантів керування пошуком з поверненням можна ілюструвати на прикладі предиката do_answer, записаного в дещо іншій формі.
do_answer(X) :-colleague(Z,Y), X==Z, write(" ", X, " -> ", Y), nl, fail.
Альтернативна форма запису не змінює суті даного правила, але дає можливість показати, що введення нових підцілей у правило можна керувати пошуком з поверненням. З цього прикладу видно, що друга підмета може виявитися неуспішною через невідповідність працівника, уніфікованого з першої підмети, із працівником, уніфікованим через заголовок правила, тобто введеного з клавіатури. Неуспіх уніфікації другої підмети приведе до того, що відкат виникне до видачі інформації на екран і предикат fail не буде застосовано. Включення предикату fail у правило, забезпечує відкат, якщо умови правила будуть виконані і все правило виявиться успішним.
Ще одним прикладом керування пошуком з поверненням є процедура побудови меню show_menu.
show_menu:- repeat, write(" 1 - процес 1"), nl, write(" 2 - процес 2"), nl, write(" 0 - вихід "), nl, nl, write(" Ваш вибір -> "), readint(Menu), Menu < 3, process(Menu), stop_menu(Menu).
stop_menu(0).
stop_menu(_) :- fail.
У ній repeat використовується так, що після виходу з будь-якого модуля, що викликається предикатом process(), йде повернення в меню. Виключенням є вибір нуля, що викликає закінчення програми.
Якщо процедура process() завершиться успіхом, то система робить спробу виконати процедуру stop_menu(), яка при будь-яких значеннях, крім 0, завершується невдачею, що викликає відкат до предиката repeat. При значенні вибору рівному 0 – вона є істинним фактом, і програма завершується.
2.7 Керування ходом виконання програм з використанням відсікання
Пролог містить засіб, що перешкоджає пошукові з поверненням при визначених умовах. Ця операція називається відсіканням і виконується предикатом cut, що у програмах позначається знаком оклику (!). Вплив цього предиката просто зводиться до припинення пошуку. Відсікання використовується в двох випадках:
1. Для обмеження простору пошуку у випадках, коли заздалегідь відомо, що деякі можливі шляхи не приведуть до необхідних нам рішень, тобто їх обробка приведе до непотрібної втрати часу. З використанням відсікання програма вирішується швидше і вимагає меншого обсягу пам'яті.
2. Коли відсікання потрібно по логіці програми для:
– Недопущення повернення до попередньої підмети правила при відкаті. Нехай яке-небудь правило має вигляд:
r1(X,Y,Z) if a(X), b(Y), !, c(X,Y,Z).
Дане правило вказує на те, що система пройде через предикат cut тільки в тому випадку, якщо і підмета а(Х), і підмета b(Y) будуть успішними. Після того як предикат cut буде оброблений, система не зможе повернутися назад для повторного розгляду підцілей а(Х) і b(Y). якщо підмета c(X,Y,Z) зазнає невдачі при поточних значеннях змінних X, Y і Z.
– Запобігання переходу до наступної пропозиції процедури.
Нехай процедура опису предиката r складається з трьох правил. Позначимо через r1, r2 і r3 – записи того самого предиката r у кожній із трьох пропозицій процедури. Тоді два варіанти запису цієї процедури у вигляді:
а) r1(X,Y) if !, a(X), b(Y), c(X,Y).
6) r1(X,Y) if a(X), b(Y), c(X,Y), !.
r2(X,Y) if !, d(X,Y). r2(X,Y) if d(X,Y), !.
r3(X,Y) if e(X,Y). r3(X,Y) if e(X,Y).
відповідають тому, що, у першому випадку, при обробці предиката r буде використано лише одне з правил r1, r2, r3, а, у другому випадку правила будуть оброблятися одне за одним, причому, істинність якого-небудь одного з правил приводить до закінчення процедури і виключенню з розгляду всіх записаних нижче.
Розглянемо наприклад, процедуру пошуку максимального з двох чисел, яку можна записати у вигляді двох правил для предиката max. Але ці правила взаємно виключаються. Якщо перше правило істинне, то друге правило немає змісту виконувати.
max(X,Y,X):-X> =Y.
max(X,Y,Y):-X< Y.
Тому з використанням відсікання можливе значно більш коротке формулювання процедури.
max(X,Y,X):-X> =Y,!.
max(X,Y,Y).
Таким чином, якщо предикат fail ініціює бектрекінг (повернення до перебору чергових альтернатив після першої знайденої), то предикат cut його завершує.
