Жасанды интеллектті ойындар есебінде эвристикалық функцияларды қолдану тақырыбында мәліметтер бар ма?

өтініш жауап жазыңыздаршы.Қатты керек болып жатыр."Игра в 8" ойыны пролог т3л3нде программасы бар болса отинем жибериндерши!!!рахмет.

 Ақшолпан     2014-04-10 18:42:33

 Жауаптар 4





  1.   

    Ақшолпан

    Фархат,кешириниз программаның domains және predicates clauses бөлімдерінде не жазу керек?

  2.   

    Ақшолпан

    рахмет көп.
  3.   

    Айнаш

    автор  Сошникове  кітаптын аты (Парадигма логического программирования)  бүл есептын шешімі бар 
  4.   

    Фархат

    Шешімді 

    % Problem-specific procedures for the eight 
    % puzzle, to be used in best-first search


    /* Problem-specific procedures for the eight puzzle

    Current situation is represented as a list of positions of the tiles, 
    with first item in the list corresponding to the empty square.

    Example:

    This position is represented by:
    3 1 2 3
    2 8 4 [2/2, 1/3, 2/3, 3/3, 3/2, 3/1, 2/1, 1/1, 1/2]
    1 7 6 5

    1 2 3

    "Empty' can move to any of its neighbours which means 
    that "empty' and its neighbour interchange their positions.
    */

    % s( Node, SuccessorNode, Cost)

    s( [Empty | Tiles], [Tile | Tiles1], 1) :- % All arc costs are 1
    swap( Empty, Tile, Tiles, Tiles1). % Swap Empty and Tile in Tiles 

    swap( Empty, Tile, [Tile | Ts], [Empty | Ts] ) :-
    mandist( Empty, Tile, 1). % Manhattan distance = 1

    swap( Empty, Tile, [T1 | Ts], [T1 | Ts1] ) :-
    swap( Empty, Tile, Ts, Ts1).

    mandist( X/Y, X1/Y1, D) :- % D is Manhhattan dist. between two squares
    dif( X, X1, Dx),
    dif( Y, Y1, Dy),
    D is Dx + Dy.

    dif( A, B, D) :- % D is |A-B|
    D is A-B, D >= 0, !
    ;
    D is B-A.

    % Heuristic estimate h is the sum of distances of each tile
    % from its "home' square plus 3 times "sequence' score

    h( [Empty | Tiles], H) :-
    goal( [Empty1 | GoalSquares] ),
    totdist( Tiles, GoalSquares, D), % Total distance from home squares
    seq( Tiles, S), % Sequence score
    H is D + 3*S.

    totdist( [], [], 0).

    totdist( [Tile | Tiles], [Square | Squares], D) :-
    mandist( Tile, Square, D1),
    totdist( Tiles, Squares, D2),
    D is D1 + D2.

    % seq( TilePositions, Score): sequence score

    seq( [First | OtherTiles], S) :-
    seq( [First | OtherTiles ], First, S).

    seq( [Tile1, Tile2 | Tiles], First, S) :-
    score( Tile1, Tile2, S1),
    seq( [Tile2 | Tiles], First, S2),
    S is S1 + S2.

    seq( [Last], First, S) :-
    score( Last, First, S).

    score( 2/2, _, 1) :- !. % Tile in centre scores 1

    score( 1/3, 2/3, 0) :- !. % Proper successor scores 0
    score( 2/3, 3/3, 0) :- !.
    score( 3/3, 3/2, 0) :- !.
    score( 3/2, 3/1, 0) :- !.
    score( 3/1, 2/1, 0) :- !.
    score( 2/1, 1/1, 0) :- !.
    score( 1/1, 1/2, 0) :- !.
    score( 1/2, 1/3, 0) :- !.

    score( _, _, 2). % Tiles out of sequence score 2

    goal( [2/2,1/3,2/3,3/3,3/2,3/1,2/1,1/1,1/2] ). % Goal squares for tiles

    % Display a solution path as a list of board positions

    showsol( [] ).

    showsol( [P | L] ) :-
    showsol( L),
    nl, write( '---'),
    showpos( P).

    % Display a board position

    showpos( [S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8] ) :-
    member( Y, [3,2,1] ), % Order of Y-coordinates
    nl, member( X, [1,2,3] ), % Order of X-coordinates
    member( Tile-X/Y, % Tile on square X/Y
    [' '-S0,1-S1,2-S2,3-S3,4-S4,5-S5,6-S6,7-S7,8-S8] ),
    write( Tile),
    fail % Backtrack to next square
    ;
    true. % All squares done



    % A best-first search program.

    % bestfirst( Start, Solution): Solution is a path from Start to a goal

    bestfirst( Start, Solution) :-
    expand( [], l( Start, 0/0), 9999, _, yes, Solution).
    % Assume 9999 is greater than any f-value

    % expand( Path, Tree, Bound, Tree1, Solved, Solution):
    % Path is path between start node of search and subtree Tree,
    % Tree1 is Tree expanded within Bound,
    % if goal found then Solution is solution path and Solved = yes

    % Case 1: goal leaf-node, construct a solution path

    expand( P, l( N, _), _, _, yes, [N|P]) :-
    goal(N).

    % Case 2: leaf-node, f-value less than Bound
    % Generate successors and expand them within Bound.

    expand( P, l(N,F/G), Bound, Tree1, Solved, Sol) :-
    F =< Bound,
    ( bagof( M/C, ( s(N,M,C), not(member(M,P)) ), Succ),
    !, % Node N has successors
    succlist( G, Succ, Ts), % Make subtrees Ts
    bestf( Ts, F1), % f-value of best successor
    expand( P, t(N,F1/G,Ts), Bound, Tree1, Solved, Sol)
    ;
    Solved = never % N has no successors - dead end
    ) .

    % Case 3: non-leaf, f-value less than Bound
    % Expand the most promising subtree; depending on 
    % results, procedure continue will decide how to proceed

    expand( P, t(N,F/G,[T|Ts]), Bound, Tree1, Solved, Sol) :-
    F =< Bound,
    bestf( Ts, BF), min( Bound, BF, Bound1), % Bound1 = min(Bound,BF)
    expand( [N|P], T, Bound1, T1, Solved1, Sol),
    continue( P, t(N,F/G,[T1|Ts]), Bound, Tree1, Solved1, Solved, Sol).

    % Case 4: non-leaf with empty subtrees
    % This is a dead end which will never be solved

    expand( _, t(_,_,[]), _, _, never, _) :- !.

    % Case 5: f-value greater than Bound
    % Tree may not grow.

    expand( _, Tree, Bound, Tree, no, _) :-
    f( Tree, F), F > Bound.

    % continue( Path, Tree, Bound, NewTree, SubtreeSolved, TreeSolved, Solution)

    continue( _, _, _, _, yes, yes, Sol).

    continue( P, t(N,F/G,[T1|Ts]), Bound, Tree1, no, Solved, Sol) :-
    insert( T1, Ts, NTs),
    bestf( NTs, F1),
    expand( P, t(N,F1/G,NTs), Bound, Tree1, Solved, Sol).

    continue( P, t(N,F/G,[_|Ts]), Bound, Tree1, never, Solved, Sol) :-
    bestf( Ts, F1),
    expand( P, t(N,F1/G,Ts), Bound, Tree1, Solved, Sol).

    % succlist( G0, [ Node1/Cost1, ...], [ l(BestNode,BestF/G), ...]):
    % make list of search leaves ordered by their F-values

    succlist( _, [], []).

    succlist( G0, [N/C | NCs], Ts) :-
    G is G0 + C,
    h( N, H), % Heuristic term h(N)
    F is G + H,
    succlist( G0, NCs, Ts1),
    insert( l(N,F/G), Ts1, Ts).

    % Insert T into list of trees Ts preserving order w.r.t. f-values

    insert( T, Ts, [T | Ts]) :-
    f( T, F), bestf( Ts, F1),
    F =< F1, !.

    insert( T, [T1 | Ts], [T1 | Ts1]) :-
    insert( T, Ts, Ts1).


    % Extract f-value

    f( l(_,F/_), F). % f-value of a leaf

    f( t(_,F/_,_), F). % f-value of a tree

    bestf( [T|_], F) :- % Best f-value of a list of trees
    f( T, F).

    bestf( [], 9999). % No trees: bad f-value

    min( X, Y, X) :-
    X =< Y, !.

    min( X, Y, Y).



    % Starting positions for some puzzles

    start1( [2/2,1/3,3/2,2/3,3/3,3/1,2/1,1/1,1/2] ). % Requires 4 steps

    start2( [2/1,1/2,1/3,3/3,3/2,3/1,2/2,1/1,2/3] ). % Requires 5 steps

    start3( [2/2,2/3,1/3,3/1,1/2,2/1,3/3,1/1,3/2] ). % Requires 18 steps


    % An example query: ?- start1( Pos), bestfirst( Pos, Sol), showsol( Sol).
Loading...

АСПАН НЕГЕ КӨГІЛДІР?

...

Біздің Жерімізді көгілдір планета дейді. Бұлайша кездейсоқ аталмаған. Жерді қоршап тұрған ауа мұхиты көгілдір түстес.

ТОЛЫҒЫРАҚ »

ЖЫЛТЫРАТЫЛҒАН ГРЕК ЖАҢҒАҒЫ

...

Бұл - грек жаңғағының марципанмен желімделіп, карамель массасымен жылтыратылған ортасынан қаққа бөлінген екі жартысынан тұратын кәмпит.

ТОЛЫҒЫРАҚ »

ЖАҢҒАҚ ШӘРБӘТІ

...

Бұл - грек жаңғағының дәні мен цукат қосылған сүт-помада-кәмпит массасы.

ТОЛЫҒЫРАҚ »

АЛЬБОМ СӨЗ ТУРАЛЫ НЕ БІЛЕМІЗ?

...

Егер ежелгі римдіктен «Альбомның» не екенін сұрасаң, ол: «Альбом - ақ тақта. Латынша «альбум» - аппақ деген сөз.

ТОЛЫҒЫРАҚ »

СҮТ СІЛІКПЕСІ

...

Сүт қайнатылып, оған құм шекер мен ванилин салынады.

ТОЛЫҒЫРАҚ »

ДӘСТҮРЛІ ТӘТТІ ТАҒАМДАР

...

Табаға 3-4 сантиметр қалыңдықта ұн салынады да, духовкаға немесе газ плитасына қойылып, шала қуырылады.

ТОЛЫҒЫРАҚ »