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我正在尝试编写执行以下操作的Prolog程序:
我在“关系”列表中定义了一些关系。 (例如:[f1,s1]表示f1需要s1)根据在TargetFeat列表中选择的功能(f1,f2,f3),我想使用约束编程来创建结果列表。
这是一个示例代码:
Relations =[[f1, s1], [f2, s2], [f3, s3], [f3, s4]],
TargetFeat = [f3, f1],
Result = [],
member(f3,TargetFeat) #= member(s3,Result), %One of the constraints
labeling(Result).
最佳答案
有许多可能的方法可以用约束对这种依赖关系进行建模。我在本文中考虑CLP(FD)和CLP(B)约束,因为它们最常用于解决组合任务。
首先考虑CLP(FD),它在许多方面都更常用且更方便。当使用CLP(FD)约束时,您还有几个选项可以代表您的任务。但是,无论最终选择哪种模型,都必须首先将表示形式中的所有项目切换到约束求解器可以实际推理的适当实体。对于CLP(FD),这意味着将您的实体切换为整数。
将实体转换为相应的整数非常简单,这也是CLP(FD)约束也足以在实际上不包含整数但可以映射为整数的域上对任务进行建模的原因之一。因此,让我们假设您不是在考虑功能f1
,f2
和f3
,而是关于整数 0
,1
和2
或其他适合您的整数集。
您可以将需求直接转换到这个新域。例如,代替:
[f1,s1]
的意思是:f1
需要s1
我们可以说例如:
0 -> 3
的意思是:0
需要3
这使我们已经非常接近CLP(FD)约束,可以让我们对整个问题进行建模。我们只需要再做一次精神上的飞跃就可以获得一个可以对所有需求进行建模的表示。现在,我们使用 CLP(FD)变量代替具体的整数,以指示是否必须满足特定要求才能获得所需的功能。我们将使用R1
,R2
,R3
,...变量来表示需要哪些需求,对每种可能的需求使用0
(不需要)或1
(需要)。
此时,您必须针对实际要描述的内容建立清晰的思维模型。我解释一下我的想法:我想描述三件事之间的关系:
Fs
Ds
列表Rs
F -> R
需要需求
F
”的
R
对的列表,(3)是指示最终是否需要每个需求的布尔变量列表。
features_dependencies_requirements([], _, _).
features_dependencies_requirements([F|Fs], Ds, Rs) :-
member(F->R, Ds),
R
中具有功能
F
的要求。现在我们只需要在
Rs
中找到表示需求
R
的合适变量即可。但是,我们如何找到合适的变量?毕竟,Prolog变量“没有领结”,或者(对外国人而言)缺少标记,我们可以通过该标记将其与其他人区分开。因此,在这一点上,实际上我们发现可以方便地从
Rs
中选择给定其需求名称的变量。因此,让我们假设将
Rs
表示为
I=R
形式的
对对的列表,其中
I
是定义需求的整数,而
R
是表示是否需要该需求的布尔值指示符。有了这种表示形式,我们可以按如下方式完整定义上面的子句:
features_dependencies_requirements([F|Fs], Ds, Rs) :-
member(F->I, Ds),
member(I=1, Rs),
features_dependencies_requirements(Fs, Ds, Rs).
F -> [R1,R2,...R_n]
。
F #==> R
。 table/2
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