Искусственный интеллект и экспертные системы

         

Поиск в глубину


Поиск в глубину основывается на следующей стратегии:

В каждой вершине выбирается какая-то определенная альтернатива, и ее изучение продолжается до тех пор, пока дальнейшее продвижение оказывается невозможным. Тогда процесс поиска возобновляется от ближайшей точки ветвления, имеющей неисследованные альтернативные варианты.

Поиск в глубину основывается на предположении "любой данный путь хорош, как и всякий другой". На рис. 2.5 показан порядок обхода вершин при поиске в глубину.


Рис. 2.5. Поиск в глубину

Поиск в глубину обладает следующими недостатками: а) во-первых, отыскивается не самый короткий путь; б) во-вторых, если в дереве есть бесконечные ветви и если такая бесконечная ветвь встретится - поиск никогда не закончится, даже если есть конечный путь в целевую вершину.



 Поиск в глубину легко запрограммировать на Прологе.

% поиск в глубину

solve(Start,Solve):-            % Start - начальная вершина, Solve - искомый путь

         depth([],Start,Solve).

        

 depth(P,X,[X|P]):-

               goal(X).      % этот предикат проверяет, является ли вершина целевой

         

   depth(P,X,Solve):-

          next(X,X1),           

          not(member(X1,P)),

          depth([X|P],X1,Solve).

Предикат depth использует первый аргумент для накопления пройденного пути. Вершины в пути перечисляются в обратном порядке.

Для графа на рис. 2.3 мы можем экономно определить отношение next:

'ребра'([[s,b],[s,a],[b,n],[b,c],[c,f],[a,m],[a,f],[a,b]]).

next(X,Y):-

      'ребра'(L),

      (member([X,Y],L);member([Y,X],L)).

Добавим также к программе факт goal(f). Тогда имеем:

?- solve(s,X).

X = [f, c, b, s] ;

X = [f, a, b, s] ;

X = [f, a, s] ;

X = [f, c, b, a, s] ;

No

Вернемся к задаче о перестановке кубиков. Добавим предикат printList для удобной печати списка и предикат run для простоты запуска программы.

printList([]).

printList([H|T]):-

        write(H),nl,

        printList(T).

run:-

   solve([[c,a,b],[],[]],Solve),


   printList(Solve).

goal(S):- member([a,b,c],S).

Решим задачу:

?- run.

[[], [a, b, c], []]

[[a], [b, c], []]

[[b, a], [c], []]

[[], [c, b, a], []]

[[c], [b, a], []]

[[], [b, c], [a]]

[[b], [c], [a]]

[[], [c, b], [a]]

[[a], [c], [b]]

[[], [c, a], [b]]

[[c], [a], [b]]

[[], [a, c], [b]]

[[a], [b], [c]]

[[], [b, a], [c]]

[[b], [a], [c]]

[[], [c], [a, b]]

[[], [c], [a, b]]

[[c], [a, b], []]

[[a, c], [b], []]

[[], [b, a, c], []]

[[b], [a, c], []]

[[a, b], [c], []]

[[c, a, b], [], []]

Yes

У нас получилось поистине "ужасное" решение. Разберемся в чем причина. Во-первых, ситуации в найденном решении повторяются: например, состояния [[], [c], [b,a]], [[c], [b,a], []] и [[b,a], [c], []] в программе различаются. Это явилось следствием того, что в списке столбиков учитывается порядок. Для улучшения программы надо столбики рассматривать как элементы множества и заменить предикат member более сложным предикатом. Во-вторых, в решения встречаются два одинаковых состояния, идущих подряд

[[], [c], [a, b]]

[[], [c], [a, b]]

Это уже следствие недостаточно хорошего определения предиката next. Дело в том, что одним из состояний-преемников для [[], [c], [a, b]]  является состояние [[c], [], [a, b]], которое предикат next выдает в виде [[], [c], [a, b]]. Здесь снова при программировании next надо учесть, что порядок перечисления столбиков в состоянии для нас не важен.

Если известна верхняя граница длины решающего пути, то можно ограничить глубину поиска.

% Поиск в глубину с ограничением глубины

solve(Start,Solve):-            % Start - начальная вершина, Solve - искомый путь

         depth([],Start,Solve).

depth(P,X,[X|P]):-

       goal(X),

       length([X|P],N),nl, 

       write('Нашли решение за '),write(N),write(' шагов '),nl.

depth(P,X,Solve):-

       maxlength(Max),

       length(P,N),

       N+1<Max,

       next(X,X1),

       not(member(X1,P)),

       depth([X|P],X1,Solve).

% maxlength(N) -> N - максимальная глубина;

maxlength(10).

 Теперь, чтобы решить задачу (при поиске в глубину с ограничением 10) достаточно запустить цель

?- run.

Нашли решение за 10 шагов

[[], [a, b, c], []]

[[], [b, c], [a]]

[[b], [a], [c]]

[[], [c], [a, b]]

[[c], [a, b], []]

[[a, c], [b], []]

[[], [b, a, c], []]

[[b], [a, c], []]

[[a, b], [c], []]

[[c, a, b], [], []]

Yes

Поиск в глубину наиболее адекватен рекурсивному стилю программирования, принятому в Прологе. Причина этого состоит в том, что, обрабатывая цели, пролог-система сама просматривает альтернативы именно в глубину.


Содержание раздела