3.Бинарные деревья ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ Бинарное дерево определяется рекурсивно как имеющее левое поддерево,

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Другие формы рекурсии II Функциональное программирование Григорьева И.В.
Advertisements

Логическое программировыание Презентация 5 Списки в Прологе.
Деревья ПОИСКА Дерево поиска – это либо пустое дерево, либо непустое двоичное дерево, в котором все элементы различны и в котором для каждой вершины справедливо.
Задание бинарных деревьев с помощью массивов Обходы деревьев.
Проверка домашнего задания 33 с с с. 148 Каждая бактерия делится на две в течение 1 минуты. В начальный момент имеется одна бактерия. Составьте.
КОНСТРУИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОСНОВЫ АЛГОРИТМИЗАЦИИ.
МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ § 1. Основные понятия. Под оптимизацией понимают процесс выбора наилучшего варианта из всех возможных В процессе решения задачи оптимизации.
Числовые множества 4. Какие виды чисел использует современная математика Ознакомившись с материалом данной презентации, вы узнаете: 1. Что такое аксиома,
АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРЫ ДАННЫХ АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРЫ ДАННЫХ Лекции для студентов-заочников 2 курса, специальность (Прикладная информатика)
Функции и отображения Отображения. N-местные функции. Понятие образов и прообразов элементов. Свойства функций: инъекция, сюръекция и биекция. Обратные.
ЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ КОМПЬЮТЕРА Изучив эту тему, вы узнаете: основные понятия и операции формальной логики; логические выражения и их преобразование;
Сложные высказывания можно записывать в виде формул. Для этого простые логические высказывания нужно обозначить как логические переменные буквами и связать.
ВВЕДЕНИЕ В МАТЕМАТИЧЕСКУЮ ЛОГИКУ Логика, математическая логика и основания математики.
ДРУГИЕ ФОРМЫ РЕКУРСИИ I Функциональноепрограммирование Григорьева И.В.
Теоретическая информатика. Алгебра логики. Титоров Даниил Юрьевич.
Списки в языке Пролог. Определение Список упорядоченное множество объектов одинакового типа. Формально это определение соответствует определению массива.
От сложного – к простому. От непонятного – к понятному.
Введение в формальные (аксиоматические) системы. Формальные системы - это системы операций над объектами, понимаемыми как последовательность символов.
Теория вычислительных процессов 4 курс, 8 семестр Преподаватель: Веретельникова Евгения Леонидовна 1.
1 Кубенский А.А. Дискретная математика. Глава 2. Элементы математической логики Исчисление высказываний Высказывание – утверждение о математических.
Транксрипт:

3.Бинарные деревья ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ Бинарное дерево определяется рекурсивно как имеющее левое поддерево, корень и правое поддерево. Левое и правое поддеревья сами являются бинарными деревьями. На Рис. 2 показан пример бинарного дерева. Бинарное дерево определяется рекурсивно как имеющее левое поддерево, корень и правое поддерево. Левое и правое поддеревья сами являются бинарными деревьями. На Рис. 2 показан пример бинарного дерева. Рис. 2. Бинарное дерево. Рис. 2. Бинарное дерево. Такие деревья можно представить термами вида Такие деревья можно представить термами вида бд(Лд, К, Пд), бд(Лд, К, Пд), где Лд - левое поддерево, К - корень, а Пд - правое поддерево. Дл обозначения пустого бинарного дерева будем использовать атом nil. Бинарное дерево на рис имеет левое поддерево где Лд - левое поддерево, К - корень, а Пд - правое поддерево. Дл обозначения пустого бинарного дерева будем использовать атом nil. Бинарное дерево на рис имеет левое поддерево

бд(бд(nil, d, nil), b, бд(nil, е, nil)) бд(бд(nil, d, nil), b, бд(nil, е, nil)) правое поддерево правое поддерево бд(nil,с, nil) бд(nil,с, nil) и записывается целиком как и записывается целиком как бд(бд(бд(nil,d, nil), b, бд(nil,е, nil)), а, бд(nil, с, nil)). бд(бд(бд(nil,d, nil), b, бд(nil,е, nil)), а, бд(nil, с, nil)). ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОЖЕСТВ С ПОМОЩЬЮ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОЖЕСТВ С ПОМОЩЬЮ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ Описание множеств в виде списков позволяет использовать для множеств целевое утверждение принадлежит, определенное ранее для списков. Описание множеств в виде списков позволяет использовать для множеств целевое утверждение принадлежит, определенное ранее для списков. Однако для множеств, состоящих из большого числа элементов, списковые целевые утверждения становятся неэффективными. Рассмотрим, например, как целевое утверждение принадлежит (см. предыдущий разд.) позволяет моделировать принадлежность множеству. Пусть L - список, описывающий множество из первых 1024 натуральных чисел. Тогда при ответе на запрос Однако для множеств, состоящих из большого числа элементов, списковые целевые утверждения становятся неэффективными. Рассмотрим, например, как целевое утверждение принадлежит (см. предыдущий разд.) позволяет моделировать принадлежность множеству. Пусть L - список, описывающий множество из первых 1024 натуральных чисел. Тогда при ответе на запрос ?- принадлежит(3000, b). ?- принадлежит(3000, b). Прологу придется проверить все 1024 числа, прежде чем заключить, что такого числа нет: Прологу придется проверить все 1024 числа, прежде чем заключить, что такого числа нет: нет нет Представление множества бинарным деревом позволяет добиться лучшего результата. При этом бинарное дерево должно быть упорядочено таким образом, чтобы любой элемент в левом поддереве был меньше, чем значение корня, а любой элемент в правом поддереве больше. Поскольку мы определили поддерево как бинарное дерево, такое упорядочение применяется по всем поддеревьям. На Рис. 3 приведен пример упорядоченного бинарного дерева. Представление множества бинарным деревом позволяет добиться лучшего результата. При этом бинарное дерево должно быть упорядочено таким образом, чтобы любой элемент в левом поддереве был меньше, чем значение корня, а любой элемент в правом поддереве больше. Поскольку мы определили поддерево как бинарное дерево, такое упорядочение применяется по всем поддеревьям. На Рис. 3 приведен пример упорядоченного бинарного дерева.

Дерево на Рис. 2 является неупорядоченным. Дерево на Рис. 2 является неупорядоченным. Рис. 3. Упорядоченное бинарное дерево. Рис. 3. Упорядоченное бинарное дерево. Обратите внимание, что упорядочение приводит не к единственному варианту представления множества с помощью дерева. Например, на Рис. 4 изображено то же множество, что и на Рис. 3. Обратите внимание, что упорядочение приводит не к единственному варианту представления множества с помощью дерева. Например, на Рис. 4 изображено то же множество, что и на Рис. 3. Будем называть линейным представление такого вида, как на Рис. 4, и сбалансированным - такое, как на Рис. 3. Будем называть линейным представление такого вида, как на Рис. 4, и сбалансированным - такое, как на Рис. 3.

Моделирование принадлежности множеству. Имея множество, описанное бинарным деревом, мы можем моделировать принадлежность множеству с помощью целевого утверждения принадлежит_дереву. При этом используется выражающий отношение больше, чем. Моделирование принадлежности множеству. Имея множество, описанное бинарным деревом, мы можем моделировать принадлежность множеству с помощью целевого утверждения принадлежит_дереву. При этом используется выражающий отношение больше, чем. /* Граничное условие: Х принадлежит /* Граничное условие: Х принадлежит /* дереву, если Х является корнем. /* дереву, если Х является корнем. принадлежит_дереву(Х, бд(Лд, Х, Пд)), принадлежит_дереву(Х, бд(Лд, Х, Пд)), /* Рекурсивные условия /* Рекурсивные условия /* Х принадлежит дереву, если Х больше /* Х принадлежит дереву, если Х больше /* значении корня и находится в правом /* значении корня и находится в правом /* поддереве: /* поддереве: Рис. 4. Линейное представление.

принадлсжит_дереву(Х, бд(Лд, У, Пд)) :- принадлсжит_дереву(Х, бд(Лд, У, Пд)) :- припадлежит_дереву(Х, Пд). припадлежит_дереву(Х, Пд). /* Х принадлежит дереву, если Х меньше /* Х принадлежит дереву, если Х меньше /* значения корня и находится в левом /* значения корня и находится в левом /* поддереве: /* поддереве: принадлежит_дереву(Х, бд(Лд,У,Пд)) принадлежит_дереву(Х, бд(Лд,У,Пд)) принадлежит_дереву(Х, Лд). принадлежит_дереву(Х, Лд). Если множество из первых 1024 чисел описать с помощью сбалансированного бинарного дерева Т, то при ответе на запрос Если множество из первых 1024 чисел описать с помощью сбалансированного бинарного дерева Т, то при ответе на запрос ?- принадлежит_дереву(3000, Т). ?- принадлежит_дереву(3000, Т). Пролог сравнит число 3000 не более чем с 11 элементами множества. прежде чем ответит: Пролог сравнит число 3000 не более чем с 11 элементами множества. прежде чем ответит: нет нет Конечно, если Т имеет линейное представление, то потребуется сравнение 3000 с 1024 элементами множества. Конечно, если Т имеет линейное представление, то потребуется сравнение 3000 с 1024 элементами множества. Построение бинарного дерева. Задача создания упорядоченного бинарного дерева при добавлении элемента Х к другому упорядоченному бинарному дереву формулируется следующим образом: Построение бинарного дерева. Задача создания упорядоченного бинарного дерева при добавлении элемента Х к другому упорядоченному бинарному дереву формулируется следующим образом: Граничное условие: Граничное условие: Добавление Х к nil дает бд(nil, Х, nil). Добавление Х к nil дает бд(nil, Х, nil). Рекурсивные условия: Рекурсивные условия: При добавлении Х к бд(Лд, К, Пд) нужно рассмотреть два случая, чтобы быть уверенным, что результирующее дерево будет упорядоченным. При добавлении Х к бд(Лд, К, Пд) нужно рассмотреть два случая, чтобы быть уверенным, что результирующее дерево будет упорядоченным.

1. Х меньше,чем К. В этом случае нужно добавить Х к Лд, чтобы получить левое поддерево. Правое поддерево равно Пд, а значение корня результирующего дерева равно К. 1. Х меньше,чем К. В этом случае нужно добавить Х к Лд, чтобы получить левое поддерево. Правое поддерево равно Пд, а значение корня результирующего дерева равно К. 2. Х больше, чем К. В таком случае нужно добавить Х к Пд, чтобы получить правое поддерево. Левое поддерево равно Лд, а значение корня - К. 2. Х больше, чем К. В таком случае нужно добавить Х к Пд, чтобы получить правое поддерево. Левое поддерево равно Лд, а значение корня - К. Такой формулировке задачи соответствует программа: Такой формулировке задачи соответствует программа: /* Граничное условие: /* Граничное условие: включ_бд(nil, Х, бд(nil, Х, nil)). включ_бд(nil, Х, бд(nil, Х, nil)). /* Рекурсивные условия: /* Рекурсивные условия: /*(1) /*(1) включ_бд(бд(Лд, К, Пд), Х, бд(Лднов, К, Пд)) :- включ_бд(бд(Лд, К, Пд), Х, бд(Лднов, К, Пд)) :- включ_бд(Лд,Х,Лднов). включ_бд(Лд,Х,Лднов). /*(2) /*(2) включ_бд(бд(Лд, К, Пд), Х, бд(Лд, К, Пднов)) :- включ_бд(бд(Лд, К, Пд), Х, бд(Лд, К, Пднов)) :- включ_бд(Пд, Х, Пднов). включ_бд(Пд, Х, Пднов). На запрос На запрос ?- включ_бд(nil, d, Т1), включ_бд(Т1, а, Т2). ?- включ_бд(nil, d, Т1), включ_бд(Т1, а, Т2). будут получены значения будут получены значения Т1=бд(nil, d, nil) Т1=бд(nil, d, nil) Т2=бд(бд(nil, а, nil), d, nil) Т2=бд(бд(nil, а, nil), d, nil) Процедуру включ_бд() можно использовать для построения упорядоченного дерева из списка: Процедуру включ_бд() можно использовать для построения упорядоченного дерева из списка:

/* Граничное условие: /* Граничное условие: список_в_дерево([], nil). список_в_дерево([], nil). /* Рекурсивное условие: /* Рекурсивное условие: список_в_дерево([Н | Т], Бд) :- список_в_дерево([Н | Т], Бд) :- список_в_дерево(Т, Бд2), список_в_дерево(Т, Бд2), включ_бд(Н, Бд2, Бд). включ_бд(Н, Бд2, Бд). Заметим, что включ_бд не обеспечивает построения сбалансированного дерева. Однако существуют алгоритмы, гарантирующие такое построение. Заметим, что включ_бд не обеспечивает построения сбалансированного дерева. Однако существуют алгоритмы, гарантирующие такое построение. Механизм возврата и процедурная семантика Механизм возврата и процедурная семантика При согласовании целевого утверждения в Прологе используется метод, известный под названием механизма возврата. В этой главе мы показываем, в каких случаях применяется механизм возврата, как он работает и как им пользоваться. Описывается декларативная и процедурная семантика процедур Пролога. Завершается глава обсуждением вопросов эффективности. При согласовании целевого утверждения в Прологе используется метод, известный под названием механизма возврата. В этой главе мы показываем, в каких случаях применяется механизм возврата, как он работает и как им пользоваться. Описывается декларативная и процедурная семантика процедур Пролога. Завершается глава обсуждением вопросов эффективности. Механизм возврата Механизм возврата При попытке согласования целевого утверждения Пролог выбирает первое из тех утверждений, голова которых сопоставима с целевым утверждением. Если удастся согласовать тело утверждения, то целевое утверждение согласовано. Если нет, то Пролог переходит к следующему утверждению, голова которого сопоставима с целевым утверждением, и так далее до тех пор, пока целевое утверждение не будет согласовано или не будет доказано, что оно не согласуется с базой данных. При попытке согласования целевого утверждения Пролог выбирает первое из тех утверждений, голова которых сопоставима с целевым утверждением. Если удастся согласовать тело утверждения, то целевое утверждение согласовано. Если нет, то Пролог переходит к следующему утверждению, голова которого сопоставима с целевым утверждением, и так далее до тех пор, пока целевое утверждение не будет согласовано или не будет доказано, что оно не согласуется с базой данных.

В качестве примера рассмотрим утверждения: В качестве примера рассмотрим утверждения: меньше(X.Y) :- меньше(X.Y) :- XY, write(X), XY, write(X), write ('меньше, чем'),write(Y). write ('меньше, чем'),write(Y). меньше(Х.У) :- меньше(Х.У) :- XY, write(Y), XY, write(Y), write ('меньше, 4CM'),write(X). write ('меньше, 4CM'),write(X). Целевое утверждение Целевое утверждение ?- меньше (5, 2). ?- меньше (5, 2). сопоставляется с головой первого утверждения при Х=5 и У=2. Однако не удается согласовать первый член конъюнкции в теле утверждения X

Такой процесс согласования целевого утверждения путем прямого продвижения по программе мы называем прямой трассировкой (forward tracking). Даже если целевое утверждение согласовано, с помощью прямой трассировки мы можем попытаться получить другие варианты его доказательства, т.е. вновь согласовать целевое утверждение. Такой процесс согласования целевого утверждения путем прямого продвижения по программе мы называем прямой трассировкой (forward tracking). Даже если целевое утверждение согласовано, с помощью прямой трассировки мы можем попытаться получить другие варианты его доказательства, т.е. вновь согласовать целевое утверждение. Пролог производит доказательство конъюнкции целевых утверждений слева направо. При этом может встретиться целевое утверждение, согласовать которое не удается. Если такое случается, то происходит смещение влево до тех пор, пока не будет найдено целевое утверждение, которое может быть вновь согласовано, или не будут ис черпаны все предшествующие целевые утверждения. Если слева нет целевых утверждений, то конъюнкцию целевых утверждений согласовать нельзя. Однако, если предшествующее целевое утверждениг может быть согласовано вновь, Пролог возобновляет процесс доказательства целевых утверждений слева направо, начиная со следующего справа целевого утверждения. Описанный процесс смещения влево для повторного согласования целевого утверждения и возвращения вправо носит название механизма возврата. Пролог производит доказательство конъюнкции целевых утверждений слева направо. При этом может встретиться целевое утверждение, согласовать которое не удается. Если такое случается, то происходит смещение влево до тех пор, пока не будет найдено целевое утверждение, которое может быть вновь согласовано, или не будут ис черпаны все предшествующие целевые утверждения. Если слева нет целевых утверждений, то конъюнкцию целевых утверждений согласовать нельзя. Однако, если предшествующее целевое утверждениг может быть согласовано вновь, Пролог возобновляет процесс доказательства целевых утверждений слева направо, начиная со следующего справа целевого утверждения. Описанный процесс смещения влево для повторного согласования целевого утверждения и возвращения вправо носит название механизма возврата. Пример: задача поиска пути в лабиринте Пример: задача поиска пути в лабиринте В качестве примера использования механизма возврата напишем процедуру для поиска пути в лабиринте. Лабиринт представлен фактами вида: В качестве примера использования механизма возврата напишем процедуру для поиска пути в лабиринте. Лабиринт представлен фактами вида: стена(I, J) для позиции в I-м ряду и J-й колонке, где есть стена стена(I, J) для позиции в I-м ряду и J-й колонке, где есть стена отсутств_стена(I, J) для позиции в I-м ряду и J-й колонке, где нет стены отсутств_стена(I, J) для позиции в I-м ряду и J-й колонке, где нет стены выход (I, J) для позиции в 1-м ряду и J-й колонке, являющейся выходом выход (I, J) для позиции в 1-м ряду и J-й колонке, являющейся выходом Рассмотрим небольшой лабиринт: Рассмотрим небольшой лабиринт:

Последний ряд лабиринта описывается фактами: Последний ряд лабиринта описывается фактами: стена(4,1). стена(4,1). стена(4,3). стена(4,3). стена(4,4). стена(4,4). отсутств_стена(4,2). отсутств_стена(4,2). Если задана исходная позиция, путь к выходу можно найти следующим образом. Если задана исходная позиция, путь к выходу можно найти следующим образом. Граничное условие: Граничное условие: Если исходная позиция является выходом, то путь найден. Если исходная позиция является выходом, то путь найден. Рекурсивные условия: Рекурсивные условия: Ищем путь из исходной позиции в северном направлении. Если пути нет, идем на юг. Если пути нет, идем на запад. Если нельзя, идем на восток. Если соседняя позиция на севере (юге, западе, востоке) является стеной, то нет смысла искать путь из начальной позиции к выходу. Чтобы не ходить кругами, будем вести список позиций, в которых мы побывали. Ищем путь из исходной позиции в северном направлении. Если пути нет, идем на юг. Если пути нет, идем на запад. Если нельзя, идем на восток. Если соседняя позиция на севере (юге, западе, востоке) является стеной, то нет смысла искать путь из начальной позиции к выходу. Чтобы не ходить кругами, будем вести список позиций, в которых мы побывали.

Изложенному способу решения задачи соответствует процедура путь: она ищет путь (второй аргумент) к выходу из некоторой позиции (первый аргумент). Третьим аргументом является список позиций, где мы побывали. Изложенному способу решения задачи соответствует процедура путь: она ищет путь (второй аргумент) к выходу из некоторой позиции (первый аргумент). Третьим аргументом является список позиций, где мы побывали. /* Терм a(I, J) представляет позицию в /* Терм a(I, J) представляет позицию в /* I-м ряду и J-й колонке. /* I-м ряду и J-й колонке. /* Нашли путь ? /* Нашли путь ? путь(а(I, J),[а(I, J)], Были) :- выход(I, J). путь(а(I, J),[а(I, J)], Были) :- выход(I, J). /* Пытаемся идти на север /* Пытаемся идти на север путь(а(I, J),[а(I, J) | Р], Были) :- путь(а(I, J),[а(I, J) | Р], Были) :- К is I-1, К is I-1, можем_идти(a (K, J), Были), можем_идти(a (K, J), Были), путь(а(I, J),Р, [a(K, J) | Были]). путь(а(I, J),Р, [a(K, J) | Были]). /* Пытаемся идти на юг /* Пытаемся идти на юг путь(а(I, J),[а(I, J) | Р], Были) :- путь(а(I, J),[а(I, J) | Р], Были) :- К is I+1, К is I+1, можем_идти(a (K, J), Были), можем_идти(a (K, J), Были), путь(а(I, J),Р, [a(K, J) | Были]). путь(а(I, J),Р, [a(K, J) | Были]). /* Пытаемся идти на запад /* Пытаемся идти на запад путь(а (I, J), [a (I, J) | P], Были) :- путь(а (I, J), [a (I, J) | P], Были) :- L is J-1, L is J-1, можем_идти(а(I, L), Были), можем_идти(а(I, L), Были), путь(а(I, L), Р, [а(I, L)| Были]). путь(а(I, L), Р, [а(I, L)| Были]). /* Пытаемся идти на восток /* Пытаемся идти на восток путь(а (I, J), [a (I, J) | P], Были) :- путь(а (I, J), [a (I, J) | P], Были) :-

L is J+1, L is J+1, можем_идти(а(I, L), Были), можем_идти(а(I, L), Были), путь(а(I, L), Р, [а(I, L)| Были]). путь(а(I, L), Р, [а(I, L)| Были]). /* в позицию a(I, J) можно попасть при /* в позицию a(I, J) можно попасть при /* условии, что там нет стены и мы /* условии, что там нет стены и мы /* не побывали в ней прежде /* не побывали в ней прежде можем_идти(а(I, J)), Были) :- можем_идти(а(I, J)), Были) :- отсутств_стена(I, J), отсутств_стена(I, J), not (принадлежит (a (I, J), Были)). not (принадлежит (a (I, J), Были)). Для того чтобы понять, каким образом процедура ищет путь к выходу, рассмотрим процесс согласования запроса с описанием лабиринта, описанного выше: Для того чтобы понять, каким образом процедура ищет путь к выходу, рассмотрим процесс согласования запроса с описанием лабиринта, описанного выше: ?-путь(а(4,2), Р, [а(4.2)]). ?-путь(а(4,2), Р, [а(4.2)]). Выходом из лабиринта является позиция выход (3,1). Выходом из лабиринта является позиция выход (3,1). Выбор первого утверждения не приводит к согласованию целевого утверждения, поскольку а (4,2) - не выход. Во втором утверждении делается попытка найти путь в северном направлении, т.е. согласовать целевое утверждение Выбор первого утверждения не приводит к согласованию целевого утверждения, поскольку а (4,2) - не выход. Во втором утверждении делается попытка найти путь в северном направлении, т.е. согласовать целевое утверждение путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]). путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]). Целевое утверждение не удается согласовать с первым утверждением Целевое утверждение не удается согласовать с первым утверждением путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]) путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]) так как а (3,2) не является выходом. Во втором утверждении предпринимается попытка найти путь, двигаясь на север, т.е. согласовать целевое утверждение так как а (3,2) не является выходом. Во втором утверждении предпринимается попытка найти путь, двигаясь на север, т.е. согласовать целевое утверждение путь(а(2,2), РЗ, [а(2, 2), а(3, 2), а(4, 2)]). путь(а(2,2), РЗ, [а(2, 2), а(3, 2), а(4, 2)]).

Ни одно из утверждений не может согласовать Ни одно из утверждений не может согласовать путь(а(2, 2), РЗ, [а(2, 2), а(3, 2), а(4, 2)]). путь(а(2, 2), РЗ, [а(2, 2), а(3, 2), а(4, 2)]). Первое утверждение - потому, что а (2, 2) не является выходом, второе - потому, что северная позиция является стеной, третье утверждение - потому, что в южной позиции мы уже побывали, а четвертое и пятое утверждения - потому, что западная и восточная границы - это стены. Первое утверждение - потому, что а (2, 2) не является выходом, второе - потому, что северная позиция является стеной, третье утверждение - потому, что в южной позиции мы уже побывали, а четвертое и пятое утверждения - потому, что западная и восточная границы - это стены. Неудача в согласовании Неудача в согласовании путь(а(2, 2), РЗ, [а(2, 2), а(3, 2), а(4, 2)]) путь(а(2, 2), РЗ, [а(2, 2), а(3, 2), а(4, 2)]) заставляет Пролог-систему вернуться в ту точку, где было выбрано второе утверждение при попытке согласовать заставляет Пролог-систему вернуться в ту точку, где было выбрано второе утверждение при попытке согласовать путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]). путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]). Решение пересматривается и выбирается третье утверждение. Решение пересматривается и выбирается третье утверждение. В третьем утверждении осуществляется попытка найти путь, двигаясь на юг, но она оказывается неудачной, поскольку мы уже побывали в позиции а (4, 2). Тогда, чтобы согласовать В третьем утверждении осуществляется попытка найти путь, двигаясь на юг, но она оказывается неудачной, поскольку мы уже побывали в позиции а (4, 2). Тогда, чтобы согласовать путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]), путь(а(3, 2), Р2, [а(3, 2), а(4, 2)]), выбирается четвертое утверждение. Мы успешно находим путь, двигаясь в западном направлении к позиции а(3,1), которая и является выходом. Рекурсия сворачивается, и в результате получается путь выбирается четвертое утверждение. Мы успешно находим путь, двигаясь в западном направлении к позиции а(3,1), которая и является выходом. Рекурсия сворачивается, и в результате получается путь Р=[а(4, 2),а(3, 2), а(3,1)] Р=[а(4, 2),а(3, 2), а(3,1)] другие решения(да/нет)? да другие решения(да/нет)? да Других решений нет Других решений нет Альтернативный путь Альтернативный путь [a(4,2), a(3,2), a(2,2), a(3,2), a(3,1)] [a(4,2), a(3,2), a(2,2), a(3,2), a(3,1)] мы получить не можем, потому что не разрешается дважды бывать в одной и той же позиции. мы получить не можем, потому что не разрешается дважды бывать в одной и той же позиции. Описанная процедура не обязательно находит кратчайший путь к выходу. Кратчайший путь можно найти, генерируя альтернативные пути с помощью вызова состояния неудачи и запоминая кратчайший из них. Описанная процедура не обязательно находит кратчайший путь к выходу. Кратчайший путь можно найти, генерируя альтернативные пути с помощью вызова состояния неудачи и запоминая кратчайший из них.

Лекция4.4:Элементы нечеткой логики Как известно, классическая логика оперирует только с двумя значениями: истина и ложь. Однако этими двумя значениями довольно сложно представить (можно, но громоздко) большое количество реальных задач. Поэтому для их решения был разработан специальный математический аппарат, называемый нечеткой логикой. Основным отличием нечеткой логики от классической, как явствует из названия, является наличие не только двух классических состояний (значений), но и промежуточных: Как известно, классическая логика оперирует только с двумя значениями: истина и ложь. Однако этими двумя значениями довольно сложно представить (можно, но громоздко) большое количество реальных задач. Поэтому для их решения был разработан специальный математический аппарат, называемый нечеткой логикой. Основным отличием нечеткой логики от классической, как явствует из названия, является наличие не только двух классических состояний (значений), но и промежуточных: F = {0…1} F = {0…1} Соответственно, вводятся расширения базовых операций логического умножения, сложения и отрицания (сравните с соответствующими операциями теории вероятностей): Соответственно, вводятся расширения базовых операций логического умножения, сложения и отрицания (сравните с соответствующими операциями теории вероятностей): Как можно легко заметить, при использовании только классических состояний (ложь-0, истина-1) мы приходим с классическим законам логики. Как можно легко заметить, при использовании только классических состояний (ложь-0, истина-1) мы приходим с классическим законам логики. Нечеткое логическое управление может использоваться, чтобы осуществлять разнообразные интеллектуальные функции, в самых разнообразных электронных товарах и домашних приборах, к авто электронике, управлению производственными процессами и автоматизации. Нечеткое логическое управление может использоваться, чтобы осуществлять разнообразные интеллектуальные функции, в самых разнообразных электронных товарах и домашних приборах, к авто электронике, управлению производственными процессами и автоматизации.