- •Міністерство освіти і науки, молоді та спорту україни Тернопільський національний технічний університет імені Ів. Пулюя
- •Лабораторне заняття №1 Ознайомлення з мовою програмування Пролог
- •1.1 Загальні відомості про мову Пролог
- •1.2 Елементи мови Турбо-Пролог
- •1.3 Структура програм Турбо-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 Оболонка системи Турбо-Пролог
- •1.5 Налагодження і трасування програм
- •Лабораторна робота №2 Робота з найпростішими програмами в системі Турбо-Пролог
- •2.1 Вступ
- •2.2 Завантаження системи Турбо-Пролог, ввід і запуск програм
- •2.3 Робота з Пролог-програмами в режимі діалогу
- •2.4 Трасування програм у середовищі системи Турбо-Пролог
- •2.5 Робота з програмами, що містять внутрішню мету
- •2.6. Найпростіша програма вводу-виводу даних
- •2.7 Побудова найпростішого інтерфейсу для виводу результатів запитів
- •8. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №3 Пролог-програми як найпростіші бази даних і знань
- •3.1 Вступ
- •3.2 Запити до бази даних
- •3.2.1 Прості запити
- •3.2.2 Складені запити
- •3.2.3 Запити з анонімними змінними
- •3.3. Статичні і динамічні бази даних
- •3.4. Явні і неявні бази даних. Правила логічного висновку
- •3.5 Використання структур у якості доменів відношень
- •6. Процедури як елемент представлення знань
- •3.7 Цілісність і несуперечність баз даних і знань
- •3.8. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №4. Керування ходом виконання програм у системі Турбо-Пролог
- •4.1 Робота системи Турбо-Пролог при виконанні запитів
- •4.2 Уніфікація термів
- •4.3 Пошук з поверненням при виконанні Пролог-програм
- •4.4 Використання відкату після невдачі при використанні внутрішньої мети для організації найпростішого інтерфейсу виводу
- •4.5 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №5 Керування ходом виконання Пролог-програм
- •5.1 Організація повторюваних процесів
- •5.2 Керування пошуком з поверненням
- •5.3 Керування ходом виконання програм з використанням відсікання
- •5.4 Застосування предикату not - заперечення як неуспіх
- •5.5 Використання методу відкату і відсікання
- •5.6 Відкат і відсікання при реалізації відносин типу „один-до-багатьох”
- •5.7 Ступінчаті функції і відсікання
- •5.8 Труднощі у використанні відсікання і заперечення
- •5.9 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №6 Рекурсія і рекурсивні процедури в Пролозі
- •6.1 Визначення поняття рекурсії
- •6.2 Склад рекурсивної процедури
- •6.3 Особливості виконання рекурсивних процедур Прологом-системою
- •6.4 Приклад рекурсивної процедури пошуку довжини маршруту на графі
- •6.5 Обмеження і властивості, що забезпечують цілісність відношень
- •6.6 Реалізація циклічних процедур за допомогою бектрекінгу
- •6.6.1. Реалізація ітераційного процесу за допомогою бектрекінгу
- •6.6.2 Дії типу ’до’ і ’після’
- •6.6.3. Застосування бектрекінгу для реалізації циклів
- •6.7 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №7 Списки і процедури їх обробки
- •7.1 Списки як рекурсивні структури даних
- •7.2 Використання списків в Пролог-програмах
- •7.3. Найпростіші процедури роботи зі списками
- •7.4 Процедури обробки списків
- •7.5. Компонування даних у список
- •7.6. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №8 Способи представлення баз даних у Пролог-програмах
- •8.1 Вступ
- •8.2 Представлення відносин у виді фактів
- •8.3 Представлення атрибутів у виді фактів
- •8.4 Представлення бази даних у виді списку структур
- •8.5 Представлення бази даних у виді лінійної рекурсивної структури
- •8.6 Представлення бази даних у виді двійкового дерева
- •8.7 Порівняння різних видів представлення бази даних
- •Лабораторна робота №9 Динамічні бази даних
- •9.1 Вступ
- •9.2 Прості прийоми роботи з динамічними бд
- •9.3 Зв’язок статичних і динамічних баз даних
- •9.4 Процедура роботи з динамічною бд, що навчається у користувача
- •9.5 Розширення бази даних у файли
- •9.6. Організації файлових бд на основі файлів прямого доступу
- •9.6. Особливості представлення динамічних баз даних у Visual Prolog
- •9.7 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №10 робота з складно структурованими базами даних
- •10.1 Опис логічної моделі даних
- •10.3 Отримання структурованої інформації з бази даних
- •10.4 Абстракція даних і побудова баз знань
- •10.5. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №11 дослідження методів представлення і обробки знань
- •11.1 Структура експертних систем
- •11.2 Представлення знань
- •11.3 Система інтерфейсу користувача
- •11.4 Експертна система на правилах
- •11.5 Експертні системи, що базуються на логіці
- •11.6 Структура бази знань експертної системи для вибору породи дерева
- •11.7 Зміст звіту
- •Список використаних джерел
- •Додаток а Службові предикати Турбо-Пролога
- •Додаток б Службові предикати Турбо-Пролога для роботи з файлами
- •Додаток в
- •Таблиця в.1 – Варіанти завдань
- •6. До лабораторної роботи №7
- •7. До лабораторної роботи №8
- •8. До лабораторної роботи №9
- •9. До лабораторної роботи №10
- •10. До лабораторної роботи №11
3.2.2 Складені запити
Складені запити створюються з простих, шляхом об’єднання їх між собою комами. Кожен простий запит називається підціллю. Для того, щоб складений запит виявився щирим, необхідно, щоб кожна з його підцілей була б щирою. Введемо складений запит, що буде відповідати запитанню: “Чи є такий відділ, де разом працюють Грищенко і Петренко?”
Goal: work(„Петренко”, X), work(„Грищенко”, X)
Х=101
Змінна Х входить в обидві підцілі, тобто для істинності всього запиту потрібно, щоб другі аргументи в кожній з підцілей приймали ті ж самі значення.
Використання констант в аргументах запиту еквівалентно завданню вхідних параметрів програми. Використання змінних – еквівалентно вимозі одержати від програми вихідні дані.
3.2.3 Запити з анонімними змінними
Символ підкреслення (_) виступає в якості анонімної змінної, яка пропонує системі проігнорувати значення аргументу. Ця змінна уніфікується з чим завгодно, але не забезпечує вивід на екран даних. Кожна анонімна змінна, що входить в запит, відрізняється від інших змінних цього запиту.
Подивимося, що буде, якщо ввести запит work(Worker, _). При виконанні цього запиту будуть видані всі можливі значення першого аргументу предикату work(...), при ігноруванні значення другого аргументу. У такий спосіб даний запит відповідає питанню: “чи існує хоча б один службовець, що працює в якому-небудь з відділів?”. Сформований до програми запит аналогічний бажанню одержати дані про всіх службовців, що працюють у всіх відділах фірми.
Goal: work(Worker, _)
Worker = “Грищенко”
Worker = “Кардаш”
Worker = “Петренко”
3.3. Статичні і динамічні бази даних
Як уже відзначалося, множину фактів Пролог-програми можна розглядати як бази даних, до яких можуть ставитися будь-які довільні запити. Однак, дані у такій БД жорстко зв'язані із самою Пролог-програмою. Будь-яке маніпулювання з БД вимагає зміни або додавання того чи іншого факту в текст програми. У зв'язку з цим такі бази даних називають статичними БД.
Так, для вводу інформації про направлення на службу в 101 відділ Скрипки, необхідно ввійти в режим редагування програми і додати новий факт.
...........
clauses
...........
work(„Скрипка”, 101).
Якщо потім у режимі виконання, поставити запит про співробітників всіх відділів, то одержимо інформацію вже про чотирьох службовців. Причому у відповіді на запит дані про Скрипку будуть виводитися в тому ж рядку, яким по рахунку в програмі є факт про роботу Скрипки в 101 відділі.
Goal: work(Worker, _)
Worker = “Грищенко”
Worker = “Кардаш”
Worker = “Петренко”
Worker = “Скрипка”
Система знаходить відповіді в БД у тому порядку, як вони були введені в програму. Це ще одна особливість роботи зі статичними БД.
Динамічні бази даних – це БД, у яких факти можуть модифікуватися під час виконання програми або вибиратися з файлу. Для роботи з такими БД у тексті програми в секції database повинні бути задекларовані предикати для опису структури динамічної БД. Робота з такими БД буде описана наступних лабораторних роботах.
3.4. Явні і неявні бази даних. Правила логічного висновку
Розглянута вище база даних про місця роботи службовців є явної БД, тому що вона складена з фактів, аргументи яких константи. Працюючи з такою простою БД, у людини може легко встановити між наявними даними, і зовсім інші відношення, крім роботи службовця в конкретному відділі.
Так людина може назвати двох службовців колегами, якщо вони працюють у тому самому відділі. Разом з тим, працюючи з БД work(...), для визначення колег „Петренко” користувачеві системи необхідно:
– визначити номер відділу (N), у якому працює Петренко;
– знайти всіх співробітників, що працюють у відділі з номером N;
– виключити з отриманого списку самого Петренка;
– сформувати всі пари Петренка з особами із отриманого списку.
У такий спосіб у користувача з'являється можливість свої знання про поняття колеги сформувати у виді складеного запиту до БД і одержати відповідь на питання. І така ситуація буде повторюватися при кожному використанні поняття колега при формуванні запитів, таких як “Чи є Петренко і Павлов колегами?”, “Хто колега Петренка і Скрипки?” і т.д. Ясно, що така процедура тривала, вимагає від користувача системи належної кваліфікації по складанню складених запитів.
Разом з тим нескладні пізнання по перетворенню відношень і своє представлення про поняття колега користувач може відобразити в Пролог-програмі, описавши свої знання набором декларативних правил.
Для цього можна ввести нове відношення Колега(Службовець_1, Службовець_2), визначивши його як пари різних службовців, що працюють у тому самому відділі. Нове відношення необхідно описати в секції predicates двомісним предикатом зі структурою, аналогічною відношенню Колега(...).
Аргументи предикату повинні приймати значення з області символьних даних. А сам предикат у секції clauses визначається на підставі логічного правила висновку:
Будь-які два службовці Службовець_1 і Службовець_2 є колегами
ЯКЩО
існує такий відділ N, де працює Службовець_1
І
працює Службовець_2
І
службовці Службовець_1 і Службовець_2 різні.
Виконавши всі необхідні дії по модифікації вихідної програми, ми одержимо програму, що містить не тільки факти, але і знання, у вигляді правил маніпулювання цими фактами. Це дозволяє до правил застосовувати ті ж самі типи запитів, що і до фактів.
Якщо нас цікавлять усі колеги службовця Петренка, то запит треба задати у виді:
Goal: colleague („Петренко”, Who),
а якщо цікавлять загальні колеги Скрипки і Петренка, то запит буде мати вигляд:
Goal: colleague („Петренко”, Х), colleague („Скрипка”, Х)
і система знайде тільки одну відповідь про службовця на прізвище Грищенко, тому що саме він працює в одному відділі з Петренком і Скрипкою.
/* Програма 3.2 */
domains
name=string
office=integer
predicates
work(name, office )
colleague(name, name)
clauses
colleague(Man1, Man2) :- work(Man1, X), work(Man2, X), Маn1<>Маn2.
work(„Грищенко”, 101).
work(„Кардаш”, 111).
work(„Петренко”, 101).
work(„Скрипка”, 101).
З викладеного випливає, що якщо БД work(...) – це явна база даних, тому що складена з фактів, аргументи яких константи, то база colleague(...) – це неявна база даних, оскільки правило для її формування визначено з використанням змінних, значення яких залежать від підцілей цього правила. З погляду користувача, що формує запит, не має значення, є база явної чи неявної.