General
Cursuri
Laboratoare
Teme
General
Cursuri
Laboratoare
Teme
Scopul acestui laborator este introducerea în programarea logică și învățarea primelor noțiuni despre Prolog.
Aspectele urmărite sunt:
Folosim SWI-Prolog, așa cum este detaliat aici.
În cadrul laboratorului, recomandăm folosirea swipl în modul următor:
swipl
în terminal, sau direct swipl fisier.pl
pentru a încărca un fișier existentprolog
.pl
edit.
, dacă a fost deja încărcat un fișier;edit(file('new.pl')).
, pentru a crea un fișier nou;edit('new.pl').
dacă fișierul a fost creat anterior.consult('file.pl').
make.
Simbolul %
transformă restul rândului într-un comentariu.
Limbajul Prolog (al cărui nume provine de la Programmable Logic) este un limbaj logic, descriptiv, care permite specificarea problemei de rezolvat în termenii unor fapte cunoscute despre obiectele universului problemei și ai relațiilor existente între aceste obiecte.
Tot ceea ce nu este cunoscut sau nu poate fi demonstrat este considerat a fi fals (ipoteza lumii închise).
Execuția unui program Prolog constă în deducerea implicațiilor acestor fapte și relații, programul definind astfel o mulțime de consecințe ce reprezintă înțelesul sau semnificația declarativă a programului.
Un program Prolog conține următoarele entități:
Faptele sunt predicate de ordinul întâi de aritate n
, considerate adevărate. Ele stabilesc relații între obiectele universului problemei. Numărul de argumente ale faptelor este dat de aritatea (numărul de argumente) corespunzătoare a predicatelor.
Exemple de fapte:
papagal(coco). iubește(mihai, maria). iubește(mihai, ana). frumoasă(ana). bun(gelu). deplasează(cub, camera1, camera2).
Structurile au aceeași sintaxă cu faptele, dar apar ca argumente ale predicatelor.
Exemplu de structură:
are(ion,carte(aventuri,2002)).
Obținerea consecințelor sau a rezultatului unui program Prolog se face prin fixarea unor scopuri care pot fi adevărate sau false, în funcție de conținutul bazei de cunoștințe Prolog. Scopurile sunt predicate pentru care se dorește aflarea valorii de adevăr în contextul faptelor existente în baza de cunoștințe.
Cum scopurile pot fi văzute ca întrebări, rezultatul unui program Prolog este răspunsul la o întrebare (sau la o conjuncție de întrebări). Acest răspuns poate fi afirmativ, true, sau negativ, false (în alte versiuni de Prolog răspunsul poate fi yes sau no; sau true sau fail).
Se va vedea mai târziu că programul Prolog, în cazul unui răspuns afirmativ la o întrebare, poate furniza și alte informații din baza de cunoștințe.
Considerând baza de cunoștințe specificată anterior, se pot pune diverse întrebări, cum ar fi:
?- iubeste(mihai, maria). true. ?- papagal(coco). true. ?- papagal(mihai). false. ?- inalt(gelu). false.
În exemplele prezentate până acum, argumentele faptelor și întrebărilor au fost obiecte particulare, numite și constante sau atomi simbolici. Predicatele Prolog, ca orice predicate în logica cu predicate de ordinul I, admit ca argumente și obiecte generice numite variabile.
În Prolog, prin convenție, numele argumentelor variabile începe cu literă mare iar numele constantelor simbolice începe cu literă mică.
O variabilă poate fi instanțiată (legată) dacă există un obiect asociat acestei variabile, sau neinstanțiată (liberă) dacă nu se știe încă ce obiect va desemna variabila.
Semnul _
(underscore) desemnează o variabila a cărei valoare nu interesează.
?- papagal(coco). true. ?- papagal(CineEste). CineEste = coco ?- deplaseaza(_, DeUnde, Unde). DeUnde = camera1, Unde = camera2
La fixarea unui scop Prolog care conține variabile, acestea sunt neinstanțiate iar sistemul încearcă satisfacerea acestui scop căutând printre faptele din baza de cunoștințe un fapt care poate identifica cu scopul, printr-o instanțiere adecvată a variabilelor din scopul dat. Este vorba de fapt de un proces de unificare a predicatului scop cu unul din predicatele fapte existente în baza de cunoștințe.
În exemplul de mai jos exista mai multe răspunsuri posibile. Prima soluție este dată de prima unificare și există atâtea soluții câte unificări diferite există.
?- iubeste(mihai, X).
La realizarea primei unificări se marchează faptul care a unificat și care reprezintă prima soluție. La obținerea următoarei soluții, căutarea este reluată de la marcaj în jos în baza de cunoștințe.
Obținerea primei soluții este de obicei numită satisfacerea scopului iar obținerea altor soluții, resatisfacerea scopului.
La satisfacerea unui scop căutarea se face întotdeauna de la începutul bazei de cunoștințe. La resatisfacerea unui scop, căutarea se face începând de la marcajul stabilit de satisfacerea anterioară a acelui scop.
Sistemul Prolog, fiind un sistem interactiv, permite utilizatorului obținerea fie a primului răspuns, fie a tuturor răspunsurilor. În cazul în care, după afișarea tuturor răspunsurilor, un scop nu mai poate fi resatisfăcut, sistemul răspunde false.
In exemplul de mai jos, tastând caracterul “;” și Enter, cerem o nouă soluție.
?- iubeste(mihai, X). X = maria; X = ana; false. ?- iubeste(Cine, PeCine). Cine = mihai, PeCine = maria; Cine = mihai, PeCine = ana; false.
O regulă Prolog exprimă un fapt care depinde de alte fapte și este de forma:
S :- S1, S2, ..., Sn.
Fiecare Si
, i = 1,n
și S
au forma faptelor Prolog, deci sunt predicate, cu argumente constante, variabile sau structuri. Faptul S care definește regula, se numește antet de regulă, iar S1, S2,…, Sn
formează corpul regulii și reprezintă conjuncția de scopuri care trebuie satisfăcute pentru ca antetul regulii să fie satisfăcut.
Fie următoarea bază de cunoștințe:
frumoasa(ana). %1 bun(vlad). %2 cunoaste(vlad, maria). %3 cunoaste(vlad, ana). %4 iubeste(mihai, maria). %5 iubeste(X, Y):- bun(X), cunoaste(X, Y), frumoasa(Y). %6
Se observă definirea atât printr-un fapt(linia 5), cât și printr-o regulă (linia 6) a predicatului iubeste(?Cine, ?PeCine)
.
Pentru a prezenta mecanismul de backtracking în Prolog, vom folosi baza de fapte dată ca exemplu mai sus.
Vom urmari în continuare pașii realizați pentru satisfacerea scopului:
?- iubeste(X, Y).
Așa cum am precizat anterior, căutarea pornește de la începutul bazei de cunoștințe. Prima potrivire va fi la linia 5, cu faptul:
iubeste(mihai, maria). %5
În urma unificării, variabilele X
si Y
se vor instanția la constantele mihai
și maria
și se va realiza un marcaj la linia respectivă. Pentru a încerca resatisfacerea scopului, căutarea va începe acum după marcajul făcut anterior. Urmatoarea potrivire va fi la linia 6, cu regula:
iubeste(X, Y):- bun(X), cunoaste(X, Y), frumoasa(Y). %6
La unificarea scopului cu antetul unei reguli, pentru a putea satisface acest scop trebuie satisfăcută regula. Aceasta revine la a satisface toate faptele din corpul regulii, deci conjuncția de scopuri. Scopurile din corpul regulii devin subscopuri a căror satisfacere se va încerca printr-un mecanism identic cu cel al satisfacerii scopului inițial.
În continuare se va încerca satisfacerea scopului bun(X)
.
Fiind vorba de un nou scop, căutarea va avea loc de la începutul bazei de cunoștințe. Acest scop va unifica cu predicatul de la linia 2:
bun(vlad). %2
În urma unificării, varibila X
se va instanția la valoarea vlad
.
În continuare se va încerca satisfacerea scopului cunoaste(vlad, Y).
care va unifica cu faptul de la linia 3 și va duce la legarea variabilei Y
la maria
:
cunoaste(vlad, maria). %3
Ultimul scop care mai trebuie satisfăcut este frumoasa(maria)
, dar acesta eșuează deoarece nu unifica cu niciunul dintre faptele sau regulile din baza de cunoștințe.
Aici intervine mecanismul de backtracking. Se va reveni la scopul satisfăcut anterior, cunoaste(vlad, Y).
și se va încerca resatisfacerea acestuia. Dacă aceasta ar eșua, ne-am întoarce la scopul dinaintea sa ș.a.m.d. Acest lucru se va repeta pană când se epuizează toate scopurile din corpul regulii, caz în care unificarea scopului inițial cu antetul regulii ar eșua, iar răspunsul ar fi false
.
În cazul nostru, însă, este necesar un singur pas de întoarcere deoarece cunoaste(vlad, Y).
poate fi resatisfăcut prin unificarea cu faptul de la linia 4:
cunoaste(vlad, ana). %4
În urma unificării, variabila Y
va fi legată la ana
, iar următorul scop ce va trebui satisfăcut este frumoasa(ana)
. Acesta va reuși deoarece unifică cu faptul de la linia 1:
frumoasa(ana). %1
Astfel am obținut o noua soluție pentru scopul iubeste(X, Y).
, avand X = vlad
si Y = ana
.
Procesul nu se oprește însă pana când nu s-au încercat toate unificările posibile pentru satisfacerea scopului. Tot prin intermediul mecanismului de backtracking, se va reveni la scopurile anterioare și se va observa dacă acestea pot fi resatisfăcute. În exemplul nostru acest lucru nu este posibil, deci răspunsul va fi false
.
Prin urmare, rezultatul final va fi:
?- iubeste(X, Y). X = mihai, Y = maria; X = vlad, Y = ana; false.
La scrierea expresiei 1+2*(X/Y)
, valoarea acesteia nu este calculată, ci expresia este reținută ca atare. Se poate observa că operatorii =:=
și is
forțează evaluarea unei expresii, pe când =
verifica doar egalitatea structurală.
De asemenea, is
și =
pot primi variabile neinstanțiate pe care le instanțiază.
?- 1 + 2 =:= 2 + 1. true. ?- 1 + 2 = 2 + 1. false. ?- X = 2 + 1. X = 2+1. ?- X is 2 + 1. X = 3. ?- X =:= 2 + 1. ERROR: =:=/2: Arguments are not sufficiently instantiated
[]
[a,b,c]
[Prim|Rest]
– unde variabila Prim
unifică cu primul element al listei, iar variabila Rest
cu lista fără acest prim elementX1, X2, …, XN
și continua cu o alta lista Rest
: [X1,X2,…,XN|Rest]
Pentru claritate, antetele predicatelor se scriu sub forma:
Pentru a diferenția intrările (+) de ieșiri(-), se prefixează argumentele cu indicatori. Acele argumente care pot fi fie intrări, fie ieșiri se prefixează cu '?'. Instanțierea parametrilor ține de specificarea acestora:
Așa cum am văzut anterior scopurile pot fi privite ca întrebări ale căror răspunsuri sunt true
sau false
. În plus, acest răspuns poate fi însoțit de instanțierile variabilelor din cadrul scopului. Acest mecanism ne ajută să folosim scopurile pentru a obține rezultate de orice tip.
De exemplu, pentru a obține lungimea unei liste putem folosi:
% lungime(+Lista,-Lungime) lungime([],0). lungime([_|R], N):- lungime(R,N1), N is N1 + 1.
?- lungime([1,2,3],N). N = 3.
În exemplul de mai sus se va încerca satisfacerea scopului lungime([1,2,3],N).
prin instanțierea convenabilă a variabilei N
. În acest caz soluția este unică, dar așa cum am văzut anterior, putem avea situații în care există mai multe unificări posibile. Putem folosi faptul că se încearcă resatisfacerea unui scop în mod exhaustiv pentru a genera multiple rezultate.
În exemplul de mai jos vom defini predicatul membru(?Elem,+List) care verifică apartenența unui element la o listă:
% membru(?Elem,+Lista) membru(Elem,[Elem|_]). membru(Elem,[_|Rest]) :- membru(Elem,Rest).
Putem folosi acest predicat pentru a obține un răspuns:
?- membru(3,[1,2,3,4,5]). true .
Sau putem să îl folosim pentru a genera pe rând toate elementele unei liste:
?- membru(N,[1,2,3]). N = 1 ; N = 2 ; N = 3 ; false.
Inițial, scopul membru(N,[1,2,3]).
va unifica cu faptul membru(Elem,[Elem|_]).
, în care Elem = N
și Elem = 1
, din care rezultă instanțierea N = 1
. Apoi se va încerca unificarea cu antetul de regulă membru(Elem,[_|Rest])
, în care Elem = N
, iar Rest = [2,3]
. Acest lucru implică satisfacerea unui nou scop, membru(N,[2,3]).
. Noul scop va unifica, de asemenea, cu faptul de la linia 1, membru(Elem,[Elem|_]).
, din care va rezulta N = 2
. Asemănător se va găsi și soluția N = 3
, după care nu va mai reuși nicio altă unificare.
Pentru a exemplifica utilizarea acestui mecanism, vom considera următorul exemplu în care dorim generarea, pe rând, a tuturor permutărilor unei liste:
% remove(+Elem,+Lista,-ListaNoua) remove(E,[E|R],R). remove(E,[F|R],[F|L]):- remove(E,R,L). % perm(+Lista,-Permutare) perm([],[]). perm([F|R],P):- perm(R,P1), remove(F,P,P1).
Observați ca am definit predicatul remove(+Elem,+Lista,-ListaNoua), care șterge un element dintr-o listă. Rolul acestuia în cadrul regulii perm([F|R],P):- perm(R,P1), remove(F,P,P1).
este, de fapt, de a insera elementul F
în permutarea P1
. Poziția pe care va fi inserat elementul va fi diferită la fiecare resatisfacere a scopului remove(F,P,P1)
, ceea ce ne ajută sa obținem permutările.
?- remove(3,L,[1,1,1]). L = [3, 1, 1, 1] ; L = [1, 3, 1, 1] ; L = [1, 1, 3, 1] ; L = [1, 1, 1, 3] ; false.
?- perm([1,2,3],Perm). Perm = [1, 2, 3] ; Perm = [2, 1, 3] ; Perm = [2, 3, 1] ; Perm = [1, 3, 2] ; Perm = [3, 1, 2] ; Perm = [3, 2, 1] ; false.