Иван Братко - Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта Страница 54

Рассмотрим в качестве примера задачу манипулирования кубиками, проиллюстрированную на рис. 11.1. Мы будем рассматривать более общий случай, когда имеется произвольное число кубиков, из которых составлены столбики, — один или несколько. Число столбиков мы ограничим некоторым максимальным числом, чтобы задача была интереснее. Такое ограничение, кроме того, является вполне реальным, поскольку рабочее пространство, которым располагает робот, манипулирующий кубиками, ограничено.

Проблемную ситуацию можно представить как список столбиков. Каждый столбик в свою очередь представляется списком кубиков, из которых он составлен. Кубики упорядочены в списке таким образом, что самый верхний кубик находится в голове списка. "Пустые" столбики изображаются как пустые списки. Таким образом, исходную ситуацию рис. 11.1 можно записать как терм

[ [с, а, b], [], [] ]

Целевая ситуация — это любая конфигурация кубиков, содержащая, столбик, составленный из всех имеющихся кубиков в указанном порядке. Таких ситуаций три:

[ [a, b, c], [], [] ]

[ [], [а, b, с], [] ]

[ [], [], [a, b, c] ]

Отношение следования можно запрограммировать, исходя из следующего правила: ситуация Сит2 есть преемник ситуации Сит1, если в Сит1 имеется два столбика Столб1 и Столб2, такие, что верхний кубик из Столб1 можно поставить сверху на Столб2 и получить тем самым Сит2. Поскольку все ситуации - это списки столбиков, правило транслируется на Пролог так:

после( Столбы, [Столб1, [Верх1 | Столб2], Остальные]) :-

  % Переставить Верх1 на Столб2

 удалить( [Верх1 | Столб1], Столб1, Столб1),

  % Найти первый столбик

 удалить( Столб2, Столбы1, Остальные).

  % Найти второй столбик

удалить( X, [X | L], L).

удалить( X, [Y | L], [Y | L1] ) :-

 удалить( L, X, L1).

В нашем примере целевое условие имеет вид:

цель( Ситуация) :-

 принадлежит [а,b,с], Ситуация)

Алгоритм поиска мы запрограммируем как отношение

решить( Старт, Решение)

где Старт — стартовая вершина пространства состояний, а Решение — путь, ведущий из вершины Старт в любую целевую вершину. Для нашего конкретного примера обращение к пролог-системе имеет вид:

?- решить( [ [с, а, b], [], [] ], Решение).

В результате успешного поиска переменная Решение конкретизируется и превращается в список конфигураций кубиков. Этот список представляет собой план преобразования исходного состояния в состояние, в котором все три кубика поставлены друг на друга в указанном порядке [а, b, с].

11.2. Стратегия поиска в глубину

Существует много различных подходов к проблеме поиска решающего пути для задач, сформулированных в терминах пространства состояний. Основные две стратегии поиска — это поиск в глубину и поиск в ширину. В настоящем разделе мы реализуем первую из них.

Мы начнем разработку алгоритма и его вариантов со следующей простой идеи:

Для того, чтобы найти решающий путь Реш из заданной вершины В в некоторую целевую вершину, необходимо:

• если В — это целевая вершина, то положить Реш = [В], или

• если для исходной вершины В существует вершина-преемник В1, такая, что можно провести путь Реш1 из В1 в целевую вершину, то положить Реш = [В | Peш1].

Рис. 11.4. Пример простого пространства состояний: а — стартовая вершина, f и j — целевые вершины. Порядок, в которой происходит проход по вершинам пространства состояний при поиске в глубину: а, b, d, h, e, i, j. Найдено решение [a, b, e, j]. После возврата обнаружено другое решение: [а, с, f].

На Пролог это правило транслируется так:

решить( В, [В] ) :-

 цель( В).

решить( В, [В | Реш1] ) :-

 после( В, В1 ),

 решить( В1, Реш1).

Эта программа и есть реализация поиска в глубину. Мы говорим "в глубину", имея в виду тот порядок, в котором рассматриваются альтернативы в пространстве состояний. Всегда, когда алгоритму поиска в глубину надлежит выбрать из нескольких вершин ту, в которую следует перейти для продолжения поиска, он предпочитает самую "глубокую" из них. Самая глубокая вершина — это вершина, расположенная дальше других от стартовой вершины. На рис. 11.4 мы видим на примере, в каком порядке алгоритм проходит по вершинам. Этот порядок в точности соответствует результату трассировки процесса вычислений в пролог-системе при ответе на вопрос

?- решить( а, Реш).

Поиск в глубину наиболее адекватен рекурсивному стилю программирования, принятому в Прологе. Причина этого состоит в том, что, обрабатывая цели, пролог-система сама просматривает альтернативы именно в глубину.

Поиск в глубину прост, его легко программировать и он в некоторых случаях хорошо работает. Программа для решения задачи о восьми ферзях (см. гл. 4) фактически была примером поиска в глубину. Для того, чтобы можно было применить к этой задаче описанную выше процедуру решить, необходимо сформулировать задачу в терминах пространства состояний. Это можно сделать так:

• вершины пространства состояний — позиции, в которых поставлено 0 или более ферзей на нескольких последовательно расположенных горизонтальных линиях доски;

• вершина-преемник данной вершины может быть получена из нее после того, как в соответствующей позиции на следующую горизонтальную линию доски будет поставлен еще один ферзь, причем таким образом, чтобы ни один из уже поставленных ферзей не оказался под боем;

• стартовая вершина — пустая доска (представляется пустым списком);

• целевая вершина — любая позиция с восемью ферзями (правило получения вершины-преемника гарантирует, что ферзи не бьют друг друга).

Позицию на доске будем представлять как список Y-координат поставленных ферзей. Получаем программу:

после( Ферзи, [Ферзь | Ферзи] ) :-

 принадлежит( Ферзь, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ),

  % Поместить ферзя на любую вертикальную линию

 небьет( Ферзь, Ферзи).

цель( [ _, _, _, _, _, _, _, _ ] )

 % Позиция с восемью ферзями

Отношение небьет означает, что Ферзь не может поразить ни одного ферзя из списка Ферзи. Эту процедуру можно легко запрограммировать так же, как это сделано в гл. 4. Ответ на вопрос

?- решить( [], Решение)

будет выглядеть как список позиций с постепенно увеличивающимся количеством поставленных ферзей. Список завершается "безопасной" конфигурацией из восьми ферзей. Механизм возвратов позволит получить и другие решения задачи.

Поиск в глубину часто работает хорошо, как в рассмотренном примере, однако наша простая процедура решить может попасть в затруднительное положение, причем многими способами. Случится ли это или нет — зависит от структуры пространства состояний. Для того, чтобы затруднить работу процедуры решить в примере рис. 11.4, достаточно внести в задачу совсем небольшое изменение: добавить дугу, ведущую из h в d, чтобы получился цикл (рис. 11.5). В этом случае поиск будет выглядеть так: начиная с вершины а, спускаемся вплоть до h, придерживаясь самой левой ветви графа. На этот раз, в отличие от рис. 11.4, у вершины h будет преемник d. Поэтому произойдет не возврат из h, а переход к d. Затем мы найдем преемника вершины d, т.е. вершину h, и т.д., в результате программа зациклится между h и d.

Рис. 11.5. Начинаясь в а, поиск в глубину заканчивается бесконечным циклом между d и h: a, b, d, h, d, h, d ….

Очевидное усовершенствование нашей программы поиска в глубину — добавление к ней механизма обнаружения циклов. Ни одну из вершин, уже содержащихся в пути, построенном из стартовой вершины в текущую вершину, не следует вторично рассматривать в качестве возможной альтернативы продолжения поиска. Это правило можно сформулировать в виде отношения

вглубину( Путь, Верш, Решение)

Как видно из рис. 11.6, Верш — это состояние, из которого необходимо найти путь до цели; Путь — путь (список вершин) между стартовой вершиной и Верш; Решение — Путь, продолженный до целевой вершины.