- •Иван Братко Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта
- •От редактора перевода
- •Предисловие
- •Предисловие автора
- •Благодарности
- •Упражнения
- •1.2. Расширение программы-примера с помощью правил
- •Упражнения
- •1.3. Рекурсивное определение правил
- •Упражнение
- •1.4. Как пролог-система отвечает на вопросы
- •Упражнение
- •1.5. Декларативный и процедурный смысл программ
- •Литература
- •Глава 2 Синтаксис и семантика Пролог-программ
- •2.1. Объекты данных
- •2.1.1. Атомы и числа
- •2.1.2. Переменные
- •2.1.3. Структуры
- •Упражнения
- •2.2. Сопоставление
- •Упражнения
- •2.3. Декларативный смысл пролог-программ
- •Упражнения
- •2.4. Процедурная семантика
- •Программа
- •Шаги вычисления
- •Упражнение
- •2.5. Пример: обезьяна и банан
- •2.6. Порядок предложений и целей
- •2.6.1. Опасность бесконечного цикла
- •2.6.2. Варианты программы, полученые путем переупорядочивания предложений и целей
- •2.6.3. Сочетание декларативного и процедурного подходов
- •2.7. Замечания о взаимосвязи между Прологом и логикой
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 3 Списки, операторы, арифметика
- •3.1. Представление списков
- •3.2. Некоторые операции над списками
- •3.2.1. Принадлежность к списку
- •3.2.2. Сцепление (конкатенация)
- •Упражнения
- •3.2.3. Добавление элемента
- •3.2.4. Удаление элемента
- •3.2.5. Подсписок
- •3.2.6. Перестановки
- •Упражнения
- •3.3. Операторная запись (нотация)
- •Упражнения
- •3.4. Арифметические действия
- •Упражнения
- •Глава 4 Использование структур: примеры
- •4.1. Получение структурированной информации из базы данных
- •Упражнения
- •4.2. Абстракция данных
- •Упражнение
- •4.3. Моделирование недетерминированного автомата
- •Упражнения
- •4.4. Планирование поездки
- •4.5. Задача о восьми ферзях
- •4.5.1. Программа 1
- •Упражнение
- •4.5.2. Программа 2
- •4.5.3. Программа 3
- •4.5.4. Заключительные замечания
- •Упражнение
- •Глава 5 Управление перебором
- •5.1. Ограничение перебора
- •5.1.1. Эксперимент 1
- •5.1.2. Эксперимент 2
- •5.2. Примеры, использующие отсечение
- •5.2.1. Вычисление максимума
- •5.2.2. Процедура проверки принадлежности списку, дающая единственное решение
- •5.2.3. Добавление элемента к списку, если он в нем отсутствует (добавление без дублирования)
- •5.2.4. Задача классификации объектов
- •Упражнения
- •5.3. Отрицание как неуспех
- •Упражнения
- •5.4. Трудности с отсечением и отрицанием
- •6.2. Обработка файлов термов
- •6.2.2. Вывод списков
- •6.2.3. Формирование термов
- •6.2.4. Обработка произвольного файла термов
- •Упражнения
- •6.3. Обработка символов
- •Упражнение
- •6.4. Создание и декомпозиция атомов
- •Упражнения
- •6.5. Ввод программ: consult, reconsult
- •Глава 7 Другие встроенные процедуры
- •7.1. Проверка типов термов
- •7.1.1. Предикаты var , nоnvar , atom , integer , atomic
- •7.1.2. Решение числового ребуса с использованием nonvar
- •Упражнения
- •Упражнения
- •7.3. Различные виды равенства
- •7.4. Работа с базой данных
- •Упражнения
- •7.5. Средства управления
- •Упражнения
- •Глава 8 Стиль и методы программирования
- •8.1. Общие принципы хорошего программирования
- •8.2. Как представлять себе программы на Прологе
- •8.2.1. Использование рекурсии
- •8.2.2. Обобщение
- •8.2.3. Использование рисунков
- •8.3. Стиль программирования
- •8.3.1. Некоторые правила хорошего стиля
- •8.3.2. Табличная организация длинных процедур
- •8.3.3. Комментирование
- •8.4. Отладка
- •8.5. Эффективность
- •8.5.1. Повышение эффективности решения задачи о восьми ферзях
- •8.5.2. Повышение эффективности программы раскраски карты
- •8.5.3. Повышение эффективности конкатенации списков за счет совершенствования структуры данных
- •8.5.4. Повышение эффективности зa счет добавления вычисленных фактов к базе данных
- •Упражнения
- •9.1. Представление списков. Сортировка
- •9.1.1. Замечания в некоторых альтернативных способах представления списков
- •Упражнения
- •9.1.2. Сортировка списков
- •Упражнения
- •9.2. Представление множеств двоичными деревьями
- •Упражнения
- •9.3. Двоичные справочники: добавление и удаление элемента
- •9.4. Отображение деревьев
- •Упражнение
- •9.5. Графы
- •9.5.1. Представление графов
- •9.5.2. Поиск пути в графе
- •9.5.3. Построение остовного дерева
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 10 Усовершенствованные методы представления множеств деревьями
- •10.1. Двоично-троичные справочники
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 11. Основные стратегии решения задач
- •11.1. Предварительные понятия и примеры
- •11.2. Стратегия поиска в глубину
- •Упражнения
- •11.3. Поиск в ширину
- •11.3.1. Списковое представление множества кандидатов
- •11.3.2. Древовидное представление множества кандидатов
- •Упражнения
- •11.4. Замечания относительно поиска в графах, оптимальности к сложности
- •Литература
- •Глава 12 Поиск с предпочтением: эвристический поиск
- •12.1. Поиск с предпочтением
- •Упражнение
- •12.2. Поиск c предпочтением применительно к головоломке "игра в восемь"
- •Упражнение
- •12.3. Применение поиска с предпочтением к планированию выполнения задач
- •Литература
- •Глава 13 Сведение задач к подзадачам. И/или-Графы
- •13.1. Представление задач в виде и/или-графов
- •13.2. Примеры и/или-представления задач
- •13.2.1. И/или-представление задачи поиска маршрута
- •13.2.2. Задача о ханойской башне
- •13.2.3. Формулировка игровых задач в терминах и/или-графов
- •13.3. Базовые процедуры поиска в и/или-графах
- •Упражнения
- •13.4. Поиск с предпочтением в и/или-графах
- •13.4.1. Эвристические оценки и алгоритм поиска
- •13.4.2. Программа поиска
- •13.4.3. Пример отношений, определяющих конкретную задачу: поиск маршрута
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 14 Экспертные системы
- •14.1. Функции, выполняемые экспертной системой
- •14.2. Грубая структура экспертной системы
- •14.3. Правила типа "если-то" для представления знаний
- •Упражнения
- •14.4. Разработка оболочки
- •14.4.1. Процесс рассуждений
- •14.4.2. Формирование ответа на вопрос "почему"
- •14.4.3. Формирование ответа на вопрос "как"
- •14.5. Реализация
- •14.5.1. Процедура рассмотреть
- •14.5.2. Процедура ответпольз
- •14.5.3. Усовершенствование процедуры ответпольз
- •14.5.4. Процедура выдать
- •14.5.5. Драйвер верхнего уровня
- •14.5.6. Одно замечание по поводу программы-оболочки
- •14.5.7. Цели с отрицанием
- •Упражнение
- •14.6. Работа с неопределенностью
- •14.6.1. Степень достоверности
- •14.6.2. Модель Prospector'а
- •14.6.3. Принципы реализации
- •14.7. Заключительные замечания
- •Проекты
- •Литература
- •Глава 15 Игры
- •15.1. Игры двух лиц с полной информацией
- •15.2. Минимаксный принцип
- •15.3. Альфа-бета алгоритм: эффективная реализация минимаксного принципа
- •15.4. Минимаксные игровые программы: усовершенствования и ограничения
- •15.5. Знания о типовых ситуациях и механизм "советов"
- •15.5.1. Цели и ограничения на ходы
- •15.5.2. Выполнимость совета
- •15.5.3. Правила и таблицы советов
- •15.6. Программа на языке al0 для игры в шахматном эндшпиле
- •15.6.1. Миниатюрный интерпретатор языка al0
- •15.6.2. Программа на языке советов для эндшпиля "король и ладья против короля"
- •Литература
- •Глава 16 Программирование в терминах типовых конфигураций
- •16.1. Архитектура, ориентированная на типовые конфигурации
- •16.1.1. Основные понятия
- •16.1.2. Прологовские программы как системы, управляемые образцами
- •16.1.3. Пример составления программы
- •16.2. Простой интерпретатор программ, управляемых образцами
- •16.3. Простая программа для автоматического доказательства теорем
- •16.4. Заключительные замечания
- •Литература
- •Ответы к некоторым упражнениям Глава 1
- •Глава 2
- •Глава 3
- •Глава 4
- •Глава 5
- •Глава 6
- •Глава 7
- •Глава 8
- •Глава 9
- •Глава 10
- •Глава 11
15.2. Минимаксный принцип
Для игр, представляющих интерес, полный просмотр игрового дерева невозможен, поэтому были разработаны другие методы, предусматривающие просмотр только части дерева игры. Среди этих методов существует страндартный метод поиска, используемый в игровых (особенно в шахматных) программах и основанный на минимаксном принципе. Дерево игры просматривается только вплоть до некоторой глубины (обычно на несколько ходов), а затем для всех концевых вершин дерева поиска вычисляются оценки при помощи некоторой оценочной функции. Идея состоит в том, чтобы, получив оценки этих терминальных поисковых вершин, не продвигаться дальше и получить тем самым экономию времени. Далее, оценки терминальных позиций распространяются вверх по дереву поиска в соответствии с минимаксным принципом. В результате все вершины дерева поиска получают свои оценки. И наконец, игровая программа, участвующая в некоторой реальной игре, делает свой ход — ход, ведущий из исходной (корневой) позиции в наиболее перспективного (с точки зрения оценки) ее преемника.
Обратите внимание на то, что мы здесь делаем определенное различие между "деревом игры" и "деревом поиска". Дерево поиска — это только часть дерева игры (его верхняя часть), т.е. та его часть, которая была явным образом порождена в процессе поиска. Таким образом, терминальные поисковые позиции совсем не обязательно должны совпадать с терминальными позициями самой игры.
Очень многое зависит от оценочной функции, которая для большинства игр, представляющих интерес, является приближенной эвристической оценкой шансов на выигрыш одного из участников игры. Чем выше оценка, тем больше у него шансов выиграть и чем ниже оценка, тем больше шансов на выигрыш у его противника. Поскольку один из участников игры всегда стремится к высоким оценкам, а другой — к низким, мы дадим им имена МАКС и МИН соответственно. МАКС всегда выбирает ход с максимальной оценкой; в противоположность ему МИН всегда выбирает ход с минимальной оценкой. Пользуясь этим принципом (минимаксным принципом) и зная значения оценок для всех вершин "подножья" дерева поиска, можно определить оценки всех остальных вершин дерева. На рис. 15.2 показано, как это делается. На этом рисунке видно, что уровни позиций с ходом МАКС'а чередуются с уровнями позиций с ходом МИН'а. Оценки вершин нижнего уровня определяются при помощи оценочной функции. Оценки всех внутренних вершин можно определить, двигаясь снизу вверх от уровня к уровню, пока мы не достигнем корневой вершины. В результате, как видно из рис. 15.2, оценка корня оказывается равной 4, и, соответственно, лучшим ходом МАКС'а из позиции а — a-b . Лучший ответ МИН'а на этот ход — b-d , и т.д. Эту последовательность ходов называют также основным вариантом . Основной вариант показывает, какова "минимаксно-оптимальная" игра для обоих участников. Обратите внимание на то, что оценки всех позиций, входящих в основной вариант, совпадают.
Рис. 15.2. Статические (нижний уровень) и минимаксные рабочие оценки вершин дерева поиска. Выделенные ходы образуют основной вариант , т.е. минимаксно-оптимальную игру с обеих сторон.
Мы различаем два вида оценок: оценки вершин нижнего уровня и оценки внутренних вершин (рабочие оценки). Первые из них называются также "статическими", так как они вычисляются при помощи "статической" оценочной функции, в противоположность рабочим оценкам, получаемым "динамически" при распространении статических оценок вверх по дереву.
Правила распространения оценок можно сформулировать следующим образом. Будем обозначать статическую оценку позиции P через v (P ), а ее рабочую оценку — через V (P ). Пусть P1 , …, Рn — разрешенные преемники позиции P . Тогда соотношения между статическими и рабочими оценками можно записать так:
V (P ) = v (P )
если P — терминальная позиция дерева поиска (n= 0)
если P — позиция с ходом МАКС'а
если P — позиция с ходом МИН'а
% Минимаксная процедура: минимакс( Поз, ЛучшПоз, Оц)
% Поз - позиция, Оц - ее минимаксная оценка;
% лучший ход из Поз ведет в позицию ЛучшПоз
минимакс( Поз, ЛучшПоз, Оц) :-
оды( Поз, СписПоз), !,
% СписПоз - список разрешенных ходов
лучш( СписПоз, ЛучшПоз, Оц);
стат_оц( Поз, Оц). % Поз не имеет преемников
лучш( [Поз], Поз, Оц) :-
минимакс( Поз, _, Оц), !.
лучш( [Поз1 | СписПоз], ЛучшПоз, ЛучшОц) :-
минимакс( Поз1, _, Оц1),
лучш( СписПоз, Поз2, Оц2),
выбор( Поз1, Оц1, Поз2, Оц2, ЛучшПоз, ЛучшОц).
выбор( Поз0, Оц0, Поз1, Оц1, Поз0, Оц0) :-
ход_мина( Поз0), Оц > Оц1, !;
ход_макса( Поз0), Оц < Оц1, !.
выбор( Поз0, Оц0, Поз1, Оц1, Поз1, Оц1).
Рис. 15.3. Упрощенная реализация минимаксного принципа.
Программа на Прологе, вычисляющая минимаксную рабочую оценку для некоторой заданной позиции, показана на рис. 15.3. Основное отношение этой программы —
минимакс( Поз, ЛучшПоз, Оц)
где Оц — минимаксная оценка позиции Поз, а ЛучшПоз — наилучшая позиция-преемник позиции Поз (лучший ход, позволяющий достигнуть оценки Оц). Отношение
ходы( Поз, СписПоз)
задает разрешенные ходы игры: СписПоз — это список разрешенных позиций-преемников позиции Поз. Предполагается, что цель ходы имеет неуспех, если Поз является терминальной поисковой позицией (листом дерева поиска). Отношение
лучш( СписПоз, ЛучшПоз, ЛучшОц)
выбирает из списка позиций-кандидатов СписПоз "наилучшую" позицию ЛучшПоз. ЛучшОц — оценка позиции ЛучшПоз, а следовательно, и позиции Поз. Под "наилучшей" оценкой мы понимаем либо максимальную, либо минимальную оценку, в зависимости от того, с чьей стороны ожидается ход.
