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我正在 swi-prolog 中使用 CLPFD 库进行一些玩具测试。
有人知道为什么下面的程序不起作用吗?
start(X,Y):-
Vars = [X,Y],
Vars ins 1..3,
abs(X-Y) #>= 2,
X #>= Y,
nl,
write([X,Y]), nl.
start(X,Y) 的预期答案是 X=3 且 Y=1。然而,swi-prolog 告诉我多个答案。如果我替换该程序可以正常工作
abs(X-Y) #>= 2
由
X-Y #>= 2
我的问题是我是否以正确的方式使用abs运算符。
最佳答案
首先,约束和副作用不会同时出现。相反,只需坚持程序的纯粹部分:
start(X,Y):-
Vars = [X,Y],
Vars ins 1..3,
abs(X-Y) #>= 2,
X #>= Y.
现在,查询您的关系:
?- start(X,Y).
X in 1..3, X#>=Y, abs(X-Y)#>=2, Y in 1..3.
答案是有条件的:
Yes, there are solutions for
X
andY
provided all these conditions hold.
要获得实际值,您必须消除所有这些条件。您有多种选择:
在这种情况下,您可以使用labeling/2
:
?- start(X,Y), labeling([], [X,Y]).
X = 3, Y = 1.
所以只有一个解决方案。仅靠 clpfd
求解器不足以得出此结论,它需要一些额外的帮助。
更好的是使用contracting/1
:
?- start(X,Y), clpfd:contracting([X,Y]).
X = 3, Y = 1.
与标签相反,承包试图在没有(可见)搜索的情况下减小域的大小。这使得求解器变得更强大。
求解器不够强大的原因
在非常一般的情况下,解决此类算术问题是 undecidable .
在更具体的情况下,算法的成本将极其高昂。其实不止一个diophant在房间里。
即使是更简单的算法,在实现工作量和运行时间方面也是非常昂贵的。
对于许多情况,求解器归结为在一个约束内保持一致性1。因此,不同约束之间“通信”的唯一方法是变量域。
在你的例子中,abs约束允许更多的解决方案!
?- [X,Y]ins 1..3, abs(X-Y)#>=2, labeling([],[X,Y]).
X = 1, Y = 3
; X = 3, Y = 1.
?- [X,Y]ins 1..3, X-Y#>=2, labeling([],[X,Y]).
X = 3, Y = 1.
您期望额外的约束 X #>= Y
会有所帮助。唉,具体的一致性机制太弱了。甚至 X #> Y
也无济于事:
?- [X,Y]ins 1..3, abs(X-Y)#>=2, X#>Y.
X in 2..3, Y#=<X+ -1, abs(X-Y)#>=2, Y in 1..2.
但是,如果您从 SWI 切换到 SICStus,情况会有所不同:
| ?- assert(clpfd:full_answer).
| ?- X in 1..3, Y in 1..3, abs(X-Y)#>=2.
Y+_A#=X, X in 1..3, Y in 1..3, _A in{-2}\/{2}.
| ?- X in 1..3, Y in 1..3, abs(X-Y)#>=2, X#>Y.
X = 3, Y = 1.
请注意abs是如何解析的!
并将 SICStus 与 library(clpz)
一起使用具有相同的强度:
| ?- X in 1..3, Y in 1..3, abs(X-Y)#>=2, X#>Y.
X = 3, Y = 1.
<小时/>
1 请注意,我避免使用局部一致性而不是全局一致性的概念,因为全局一致性通常仅指一个“全局”约束内的一致性。
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