谓词逻辑与归结原理1

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人工智能导论课件:第四章 谓词逻辑与归结原理

人工智能导论课件:第四章 谓词逻辑与归结原理
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谓词逻辑
是一种形式语言,具有严密的理论体系 是一种常用的知识表示方法, 例:
City(北京) City(上海) Age(张三,23) (X)(Y)(Z)(father(X, Y)father(Y,
Z)gf(X, Z)
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归结原理
归结原理是一种定理证明方法,1965年由 J.A.Robinson提出,从理论上解决了定理证明 问题。当时被认为是人工智能领域的重大突破。
例如:令E为p(x,y,f(a))
={b/x,f(x)/y},则 E= ?
E=p(b,f(x),f(a)) 此例显示了同时置换的含义. 可以看到E是
在E上的作用,也就是将E中的(i=1, ,n)同时换成相 应的ti所得到的公式.
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ห้องสมุดไป่ตู้
置换乘法
定义 令 ={s1/y1,,sm/ym}, ={t1/x1,,tn/xn},则与的复合是
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置换
定义: 置换是形如{t1/x1,,tn/xn}的有限集,其中xi是 互不相同的变量,ti是不等于xi的项,且xi与ti互不循环 出现. 如果ti都是不含变量的项(基项),称该置换为基置换. 若={ },则称为空置换(表示不做置换),记为.
例如:1) {a/x,g(y)/y,f(g(b))/z}是一个置换? (是, 但不是基置换).
F1F2…Fn~W为永假,可以通过证明F所 对应的子句集S=S0∪{~W}是不可满足的。
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命题: P|=F P{F}是不可满足的。 证明: ① 若P {~F}是不可满足的,则 P|= F ② 若P|=F 则 P {~F}是不可 满足的。(反证法)
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归结原理
基本思想 将待证明的逻辑公式的结论(F),通过 等值公式转换成附加前提,再证明该逻 辑公式是不可满足的。

第三章 谓词逻辑与归结原理

第三章 谓词逻辑与归结原理

以正向推理所得结果作为假设进 行反向推理
退出
是 还需要正向推理吗?

2014-4-9
18
华北电力大学
概述-推理的控制策略
搜索策略
推理时,要反复用到知识库中的规则,而知识库中 的规则又很多,这样就存在着如何在知识库中寻找 可用规则的问题 为有效控制规则的选取,可以采用各种搜索策略 常用搜索策略:
归结推理方法在人工智能推理方法中有着很重 要的历史地位,是机器定理证明的主要方法
2014-4-9
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华北电力大学
归结法的特点
归结法是一阶逻辑中,至今为止的最有效的半可 判定的算法。也是最适合计算机进行推理的逻辑 演算方法 半可判定 一阶逻辑中任意恒真公式,使用归结原理,总 可以在有限步内给以判定(证明其为永真式) 当不知道该公式是否为恒真时,使用归结原理 不能得到任何结论
(5) 上下文限制
上下文限制就是把产生式规则按它们所描述的上下文分组,在某种 上下文条件下,只能从与其相对应的那组规则中选择可应用的规则
2014-4-9
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华北电力大学
概述-推理的控制策略
推理的控制策略
3.冲突解决策略
(6) 按匹配度排序
在不精确匹配中,为了确定两个知识模式是否可以进行匹配,需要 计算这两个模式的相似程度,当其相似度达到某个预先规定的值时,就 认为它们是可匹配的。若有几条规则均可匹配成功,则可根据它们的匹 配度来决定哪一个产生式规则可优先被应用
如专家系统、智能机器人、模式识别、自然语言理解等
推理
按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。 推理是由程序实现的,
称为推理机
医疗诊断专家系统
• 知识库中存储经验及医学常识 • 数据库中存放病人的症状、化验结果等初始事实 • 利用知识库中的知识及一定的控制策略,为病人诊治疾病、开出医疗处方就 是推理过程

谓词逻辑与归结原理

谓词逻辑与归结原理


基本概念

动态分析模型包括:

交互图(interaction diagram)通常用来描述一个用 例的实现过程,显示该用例中所涉及的对象和这些对 象之间的消息传递情况。

时序图(sequence diagram) 协作图

行为图

状态图 活动图
基本概念

Байду номын сангаас交互图

顺序图着重描述对象之间消息交换的时间顺序。 协作图着重描述对象间如何协同工作(对象间的关系)。
基本概念



动态分析的任务
解决这一问题的关键技术是:系统动态分析
系统动态行为建模:描述一组关联的相互作用的对象间的动作 序列和配合过程,包括这些对象间传递、接受的消息描述系统 某组行为动态; 系统控制过程建模:针对一个用例、业务过程、系统过程或者 是整个系统,描述消息在系统内是如何按照时间顺序被发送、 接受和处理的。
Action
BigPig
Utility
SmallPig
Pedal
Pig
基本概念
ActionList

类图做了什么

智猪博弈的类图
Action
BigPig
Utility
SmallPig
Pedal
Pig
基本概念
DataAnalysis ActionList

类图做了什么

智猪博弈的类图
Action
BigPig
时序图的组成

对象


时序图中对象和对象图中对象含义相同,因此所用的符 号也一样。 对象的命名方式:

对象名:类名 :类名(匿名对象) 对象名(不关心类)

第3.3节--谓词逻辑的归结原理PPT课件

第3.3节--谓词逻辑的归结原理PPT课件

辖域扩展
x y z w ( P ( a , x , y ) Q ( w , b ) R ( z ))
辖域扩展
4)求 skolem 标准型
x y z w ( P ( a , x , y ) Q ( w , b ) R ( z ))
x z w ( P ( a , x , f ( x )) Q ( w , b ) R ( z ))
2008-2009学年第1学期
.
1515
求mgu的步骤
① 令W={F1, F2},k=0,W0=W,σ0={ }; ② 若Wk已合一,停止,σk就是mgu;否则找不一
致集Dk; ③ 若Dk存在vk和tk,且vk不出现于tk,转④;否则
不可合一; ④ 令σk+1= σk·{tk/vk},Wk+1=Wk{tk/vk} ⑤ k=k+1,转②。
2) 深入到量词后,得:
x yP ( a , x , y ) x ( yQ ( y , b ) R ( x ))
3)求前束范式,得:
x yP ( a , x , y ) z ( wQ ( w , b ) R ( z ))
换名
x yP ( a , x , y ) z w ( Q ( w , b ) R ( z ))
Q(a, y)∨R(b, z)
2008-2009学年第1学期
.
1919
归结式的合理性
∵{C1, C2} R ∴{C1, C2} {C1, C2, R} 但是,若R=□,则意味着C1和C2是互否定的,{C1, C2}
是不可满足的。
归结使子句集不断增大,一旦归结出“□”,则子句集中 有互否定的单元子句存在,从而整个子句集是不可满足 的。
2008-2009学年第1学期

谓词逻辑与归结原理

谓词逻辑与归结原理

辅助规则:samesort(x, y) samesort(y, x)
求证目标: samesort(红楼梦, 儒林外史) like(俞平伯, 三国)

第二步,将规则1化成SKOLEM标准形: like(x, 三国) read(x, 水浒) 第三步,将规则3变成 [(x) like(x, y)] samesort(y, 三国) 即
量词分配等值式:

消去量词等值式:设个体域为有穷集合(a1, a2, …an)

∧ P( an ) ∨ P( an )
3.2 谓词逻辑基础
量词辖域收缩与扩张等值式:

( x )( P(x) ∨ Q) <=> ( x ) P(x) ∨ Q ( x )( P(x) ∧ Q) <=> ( x ) P(x) ∧ Q ( x )( P(x) → Q) <=> ( x ) P(x) → Q ( x )(Q → P(x) ) <=>Q → ( x ) P(x) ( x )( P(x) ∨ Q) <=> ( x ) P(x) ∨ Q

Qixi
i = 1, 2, ..., n

其中,每个Qi或是,或是,从Q1始,到Qn止。 消去存在量词的算法如下: (1) 若Qi是,则移向下一个i,原Qixi不变动。 (2) 若Qi是,则消去Qixi ,并且 a) 若Qi前没有全称量词,则把后面公式中 的所有同名xi换成一个从未出现过的常数名;
( x )( P(x) ∧ Q) <=> ( x ) P(x) ∧ Q ( x )( P(x) → Q) <=> ( x ) P(x) → Q ( x )(Q → P(x) ) <=>Q → ( x ) P(x)

谓词逻辑与归结原理

谓词逻辑与归结原理

处理机:能执行软件、具有计算能力的结点,如主机、服务器、 客户机等; 设备:没有计算能力的结点,如打印机、传感器、终端等。
构件图概念

构件



构件是定义了良好接口的物理实现单元,是系统中可替 换的物理部件。它把系统的实现打包,并提供一组接口 的实现 构件具有确定的接口,相互之间可以调用,构件之间存 在依赖关系。 在UML中,构件用一个左侧带有突出两个小矩形的矩 形来表示。
构件图概念

构件

构件的类型(UML2.0)


为了从物理层面描述软件开发过程中的用到的构件和结点, 也经常使用构件图和部署图
构件图概念

构件与构件图


构件(component): 是一个相对独立的可装配的物理块, 一般作为一个独立的文件存在,也翻译为组件。 构件图则表示一组构件以及它们之间的相互关系,包括 编译、链接或执行时构件之间的依赖关系
部署图概念

部署图的用途

显示系统结点的拓扑结构和通信路径、结点上执行 的软件构件、以及硬件设备的配置

部署图的组成元素


结点(Node) 关联关系(Association)
部署图概念

结点


结点(node) 是运行时代表计算资源的物理元素。结点通 常有内存及处理能力,它可以是物理设备及运行在该设 备上的软件系统. 结点分为处理机(processor)和设备(device)两类。
square类 (square.obj)
main类 (main.cpp) 依赖
main类 (main.obj)
主执行程序 (main.exe)
构件

谓词逻辑与归结原理的一些概念题

谓词逻辑与归结原理的一些概念题

谓词逻辑与归结原理的⼀些概念题谓词逻辑与归结原理的⼀些概念题答案均取⾃⽹络或是书本的理解修改整理什么是合取范式和析取范式?合取范式:仅由有限个简单析取式构成的合取式称为合取范式,即单元⼦句、单元⼦句的或的与析取范式:仅由有限个简单析取式构成的析取式称为析取范式,即单元⼦句、单元⼦句的与的或关于判断的话,简单来说,只要看式⼦中连接的每⼀项的连接词是∧还是∨,连接词是∧则式⼦为合取范式,为∨是析取范式例如:(A∨B∨C)∧(┐A∨┐B∨┐C)∧(A∨┐B∨C)是合取范式,⽽(A∧B∧C)∨(┐A∧┐B∧┐C)∨(┐A∧B∧C)是析取范式什么是⼦句集?⼦句集的求取过程?没有变元的原⼦公式,即基础原⼦公式,简称“基原⼦”,其中,原⼦公式以及它的否定形式都是⽂字,不包含变元的⽂字即基础⽂字,可以称为基⽂字,⽂字以及它们的析取,都称为⼦句,由⼦句构成的集合就叫做⼦句集⼦句集的求取过程:1.将谓词公式转换成前束范式2.消去前束范式中的存在量词,略去其中的任意量词,⽣成Skolem标准型3.将Skolem标准型中的各个⼦句提出,表⽰为集合形式什么叫归结?归结原理是1965年美国⼈Robinson提出的⼀种证明⼀阶谓词演算中定理的⽅法在使⽤这种⽅法的时候,我们对任意的⼀个要证明的永真公式取⾮后,要想办法证明它不满⾜,为此我们可以先转化成⼀种标准型,然后我们对这个标准型不断的使⽤单⼀的推理规则,即实⾏归结,直到最后得到⽭盾的结果,说⽩了就是⼀种证明⽅式在命题逻辑中,归结法的逻辑基础是什么?什么是命题?命题就是能判断真假的陈述句,单个常量或者是变量的命题,称为合式公式,⽽由合式公式有限个次数构成的字符串,称为命题公式⽽命题逻辑是指以逻辑运算符结合原⼦命题来构成代表“命题”的公式,以及允许某些公式构成定理的⼀套形式证明规则,相对于谓词逻辑,它是量化的,并且它的原⼦公式是谓词函数归结⽅法是1965年提出的⼀种证明⽅法,它依赖于⼀个单⼀的规则,即如果pVq和~qVr都为真,则pVr为真此规则可以由真值表证明是正确的,因为依赖于⼀个单⼀的、简单的规则,归结⽅法是许多进⾏推理和证明定理的基础,归结原理的理论基础是Herbrand定理,其基本思想就是将待证明逻辑公式的结论,通过等值公式转换成附加前提,再证明该逻辑公式是不可满⾜的什么样的命题可以由归结法来证明?感觉需要说到归结⽅法的完备性如果有A→B成⽴,那么归结讨程将能够归结出空⼦句,因⽽,可以说归结⽅法是完备的需要注意的是,当逻辑公式中含有等号时,归结⽅法的完备性将被破坏由此可见,完备性是有条件的,那么如果A→B不成⽴,使⽤归结⽅法得不到任何结论,最终可以认为归结⽅法是半完备的谓词逻辑和命题逻辑的区别和联系?命题逻辑显然可以看作谓词逻辑的⼀个⼦集,因为谓词逻辑中⼀般是允许出现0元谓词的,全部由0元谓词的构成的公式就是命题逻辑公式了当论域为⼀个⼤⼩确定的有限集时,⼀个谓词公式可以等价地转化成⼀个命题逻辑公式,当不特别说明论域或论域的⼤⼩不是⼀个确定的⾃然数时,就不存在⼀般的转化⽅法了简单地说,谓词逻辑就是加了"量词运⽤规则"的命题逻辑,也就是说,谓词逻辑,是将命题逻辑表达不出来的逻辑继续细化以后的结果怎么才能判断⼀个⼀阶谓词逻辑公式为永真或永假?⼀阶谓词逻辑中,使⽤解释的⽅法,就可以判定⼀个公式的真假⽽解释就是个体词在个体域中指定是哪个个体,给谓词指定具体的性质或关系,给量词指定个体域判定其范围,那么在确定了个体词,谓词,量词以后,就可以判定真假了那么可以知道,⼀个谓词公式在所有解释下都是真值,则称这个谓词公式是逻辑有效的或是永真的,⽽⼀个谓词公式在所有解释下都是假值,则称这个谓词公式是不⼀致的或是不可满⾜的的(永假)如果是计算机进⾏判定,应该怎么进⾏?写个程序?不太清楚什么叫归结策略?归结策略的⽬的是什么?通过给出控制策略,以使系统仅选择合适的⼦句对其做归结来避免多余不必要的归结式的出现,或者说少做⼀些归结但仍然导出空⼦句,提⾼归结效率,是很重要的归纳起来,归结过程策略控制的要点有:1.要解决的问题是归结⽅法的知识爆炸2.控制策略的⽬的是归结点尽量少3.控制策略的原则是删除不必要的⼦句,或对参加归结的⼦句加以限制4.给出控制策略,以便仅选择合适的⼦句对其做归结,避免多余的、不必要的归结式出现总结Herbrand定理和归结法之间的关系?Herbrand定理是归结原理的理论基础,归结原理的正确性是通过Herbrand定理来证明的,同时归结原理是Herbrand定理的具体实现,利⽤Herbrand定理对公式的证明是通过归结法来进⾏的具体来说就是,Herbrand定理是归结法的基础,是归结原理完备性的保证虽然Herbrand定理通过构造在H域上的语义树来判断⼀个谓词逻辑命题是否为永真,从⽽实现了将谓词逻辑转化成为命题逻辑判定问题,为归结原理提供了实现的涂径,最终还是归结原理使Herbrand定理成为现实可⽤的存在。

人工智能 谓词逻辑与归结原理

人工智能 谓词逻辑与归结原理

人工智能
命题逻辑归结方法
吉林大学珠海学院计算机科学与技术系
命题归结式 设 c1, c2是两个子句, c1=L1∨D1, c2=L2∨D2 , 其中L1 =~ L2, L1 , L2也 称作互补文字, D1和D2 为子句. 则 D1∨D2称作c1, c2的归结式, 记为R(c1, c2), c1, c2称做是归结式的亲本子句。 • 例如, 设 c1, c2是两个子句, c1 = ~P∨Q, c2 = P∨R∨~ S, 则~P和P为互补文 字, c1, c2的归结式是Q∨R∨~ S.
人工智能
命题逻辑归结方法
吉林大学珠海学院计算机科学与技术系
• 一个命题逻辑公式可以采用如下方式转换 成等价的子句的合取形式, 即合取范式: • 1. 利用等价公式 P←→ Q =( P→Q)∧ (Q←P)和P→Q=~P∨Q删去公式中的←→ 符号和→符号. • 2. 利用De Morgan 律把所有的否定符号移 到每个原子之前. • 3. 利用分配律得到子句的合取形式
定义:满足, 模型, 有效, 不一致
如果一个解释 I 使语句 s 取值为真, 则称解释I满足s, 也称I是s的模型,如果语句s对所有解释都取值为真,则s称 为是有效的(valid),如果语句s对所有解释都取值为假,则 s称为是不一致的(inconsistent),
定义:证明过程
利用逻辑蕴涵推出新语句的过程,推导出的结果称为推导 结果
定义: 命题逻辑公式(Well-formed formula, WFF) 利用命题演算符号, 真值符号和逻辑连接词组成
的合法符号串。
人工智能
合取项(conjunct) 析取项(disjunct)
吉林大学珠海学院计算机科学与技术系
蕴涵式(implication)

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理
1、谓词逻辑是什么?
谓词逻辑(Predicate Logic)是一种通用的符号化语言,用来表达
和分析各种谓词命题(Propositional Statements)的逻辑关系。

它可以
用来表达抽象概念和客观真理,并以精确的形式描述这些概念和真理。


词逻辑最重要的功能是,它能够发现和解决各种类型的逻辑问题,这在人
工智能中显得尤为重要。

2、归结原理是什么?
归结原理是一种认识论。

它提出的基本原则是,如果要获得B给定A,应当给出一个充分陈述,即必须提供一系列真实可信的参数,以及由此产
生B的能力证明,在这种情况下A必须是正确的。

因此,归结原理会被用
来推理。

例如,通过归结原理,如果一个具体的概念被认为是正确的,那
么人们可以得出结论,即所有概念的结果也是正确的。

人工智能谓词逻辑及归结原理

人工智能谓词逻辑及归结原理
消解反演
反演求解的正确性 设公式L在逻辑上遵循公式集S,那么按照定义 满足S的每个解释也满足L。决不会有满足S的 解释能够满足~L的,所以不存在能够满足并 集S∪{~L}的解释。如果一个公式集不能被 任一解释所满足,那么这个公式是不可满足的 。因此,如果L在逻辑上遵循S,那么S∪{~ L}是不可满足的。可以证明,如果消解反演 反复应用到不可满足的子句集,那么最终将要 产生空子句NIL。因此,如果L在逻辑上遵循S
消解反演求解过程
消解反演
反演求解的步骤
给出一个公式集S和目标公式L,通过反证或反 演来求证目标公式L,其证明步骤如下: (1)否定L,得~L; (2)把~L添加到S中去; (3)把新产生的集合{~L,S}化成子句集; (4)应用消解原理,力图推导出一个表示矛盾 的空子句NIL。
消解反演求解过程
反演求解的举例
"菲多在哪里"例题的反演树
从消解求取答案例题的反演树 修改证明树
修改证明树
"菲多在哪里"例题的修改证明树
反演求解的举例
已知:①会朗读的人是识字的; ②海豚都不识字; ③有些海豚是很机灵的。
证明:有些很机灵的东西不会朗读。
把问题用谓词逻辑描述如下: 已知: ①( x)(R(x)→L(x))
化成子句集
①~ pass(x,computer)∨~ win(x,prize)∨happy(x) ②~ study(y)∨pass(y,z) ③~ lucky(u)∨pass(u,v) ④~ study(zhang) ⑤lucky(zhang) ⑥~ lucky(w) ∨ win(w,prize) ⑦~happy(zhang)
谓词逻辑与归结原理
消解原理基本知识
• 合取范式:仅由有限个简单析取式构成的合取式,

消解(归结)原理

消解(归结)原理

命题逻辑中的归结原理


互补文字:若P是原子谓词公式或原子命题, 则称P与~P是互补文字。 归结与归结式:设C1与C2式子句中的任意两个 子句,如果C1中的文字L1与C2中的文字L2互补, 则从C1与C2中可以分别消去L1和L2,并将二子 句中余下的部分做析取构成一个新的子句C12 , 称这一过程为归结,所得到的子句C12称为C1和 C2的归结式,而C1和C2称为C12的亲本子句。
7, 隐去全程量词,并用逗号代替合取符号
{~P(x) R(f(x))U(a), ~Q(x)) R(f(x))U(a)}
不可满足意义下的一致性
公式G与其子句集并不等值,但它们在不可 满足的意义下是一致的。 定理3-2:若S是合式公式G的子句集,则G 是不可满足的充要条件是S不可满足。
不可满足意义下的一致性
其中 M ( x1 , x2 ,, xn ) 是一个合取范式,称为Skolem 标准形的母式。
将谓词公式G化为Skolem标准型的步骤如下
1消去谓词公式G中蕴涵符()和双条件符号(↔ ),以 ~A B代替A B,以(A B) (~A ~B)替换A↔ B 2 减少否定符(~)的辖域,使否定符号最多只作用到一个 谓词上。 3 重新命名变元,使所有的变元名字均不同,并且自由变元 与约束变元亦不同。 4 消去存在量词。这里分两种情况,一种情况是存在量词不 在全称量词的辖域内,此时,只要用一个新的个体常量替 换该存在量词约束的变元;另一种情况是,存在量词位于 一个或多个全称量词的辖域内,例如:
设c与c式子句中的任意两个12子句如果c1中的文字l1与c2中的文字l2互补则从c1与c2中可以分别消去l1和l2并将二子句中余下的部分做析取构成一个新的子句c12称这一过程为归结所得到的子句c12称为c1和c2的归结式而c1和c2称为c12的亲本子句

第二章 谓词逻辑与归结原理

第二章 谓词逻辑与归结原理

∀x ( P ( x ) → Q ( x )); P (a ) P (a ) → Q(a ); P (a ) ( P (a ) → Q(a )) ∧ P (a ) 词逻辑------谓词知识表示 谓词知识表示
定义谓词 例1、小李与小张打网球 、
Play(x,y,z)表示 在进行 运动 表示x,y在进行 表示 在进行z Play ( Li, Zhang, tennis)
2、我在长安大学当教师 、
Work ( x, y, z)表示 在y单位从事 工作 表示x在 单位从事 单位从事z 表示 Work ( I, Chd, teacher)
2.1 谓词逻辑
谓词知识表示法概念
谓词逻辑表达的规范形式 P ( x , x , x ,⋯) 1 2 3 表示个体(主体或者客体), 是谓词 是谓词, x1 , x2 , x3 ,⋯表示个体(主体或者客体), P是谓词, 描述个体词性质或个体之间关系的词。 描述个体词性质或个体之间关系的词。 谓词:描述个体词性质或个体之间关系的词 谓词: 个体域:个体变量的取值范围, 个体域:个体变量的取值范围,用D(domain)表示 ) 常量: 常量:具体性质或关系的个体或者谓词 变量:抽象或泛指的个体或者谓词。 变量:抽象或泛指的个体或者谓词。 量词:表示数量的词。 量词:表示数量的词。 • 任意量词∀:表示“任意”,“所有”,全称量词 任意量词∀ 表示“任意” 所有” • 存在量词∃:表示“存在” 存在量词∃ 表示“存在”
• 定义谓词 Table(A) EmptyHanded(Robot) At(Robot, A) Holds(Robot, Box) On(Box,A)
A是桌子 是桌子 机器人空手 机器人位置在A旁 机器人位置在 旁 机器人拿着Box 机器人拿着 Box在桌子 上 在桌子A上 在桌子

05-L.02 谓词逻辑的归结推理

05-L.02 谓词逻辑的归结推理

离散数学基础2017-11-19•一些基本定义:−谓词公式中原子或原子的否定形式称为文字。

−文字的析取式称为子句。

−不包含任何文字的子句称为空子句。

»空子句是不可满足的。

−若干相互形成合取关系的子句以集合元素的形式构成集合,称为子句集。

•定理:谓词公式的子句集化归−任何谓词公式都可应用谓词逻辑等值式及推理规则化成相应的子句集。

−过程(构造性证明):(1)蕴涵消去:消去条件蕴涵符号;(2)否定词深入:否定词直接作用在原子上;(3)变量标准化:处于不同量词辖域的约束变量根据易名规则使用不同的变量名;(4)消去存在量词:对不受约束的存在量词,使用常量符号例化;对被约束的存在量词,引入Skolem函数建立依赖;(5)化为前束形: (前缀)(母式),前缀包含全称量词串,母式中不包含任何量词;(6)将母式化为合取范式;(7)消去全称量词(自由变量默认全称量化);(8)由(6)中各极大项构成子句;(9)变量分离:使各子句不含同名变量。

•例:∀xP(x)→∀x∃y((P(x)∨Q(x))→R(x, y))¬ ∀xP(x) ∨ ∀x∃y(¬(P(x) ∨ Q(x)) ∨ R(x, y)) 蕴涵消去∃x¬P(x) ∨ ∀x∃y ((¬P(x) ˄ ¬Q(x)) ∨ R(x, y))否定词深入∃x¬P(x) ∨ ∀z∃y ((¬P(z) ˄ ¬Q(z)) ∨ R(z, y))变量标准化¬P(c) ∨ ∀z((¬P(z) ˄ ¬Q(z)) ∨ R(z, f Skolem(z))消去存在量词∀z(¬P(c) ∨ ((¬P(z) ˄ ¬Q(z)) ∨ R(z, f Skolem(z))) 化为前束形∀z((¬P(c) ∨ ¬P(z) ∨ R(z, f Skolem(z)) ˄(¬P(c) ∨ ¬Q(z) ∨ R(z, f Skolem(z)))将母式化为合取范式¬P(c) ∨ ¬P(z) ∨ R(z, f Skolem(z), ¬P(c) ∨ ¬Q(z) ∨ R(z, f Skolem(z) 消去全称量词 {¬P(c) ∨ ¬P(u) ∨ R(u, f Skolem(u), ¬P(c) ∨ ¬Q(v) ∨ R(v, f Skolem(v)} 变量分离−说明:»子句中的变量总是被默认为全称量化的;»化归得到的子句集不等价于原公式;»考虑到量词消去和引入规则的应用,若公式 A 在逻辑上遵循公式集 S,则也遵循由 S 变换成的子句集。

人工智能谓词逻辑与归结原理

人工智能谓词逻辑与归结原理
因而,可得命题公式:q → ~p
命题表示公式(2)
例如: 1. “如果我进城我就去看你,除非我很累。”
设:p,我进城,q,去看你,r,我很累。 则有命题公式:~r → (p → q)。 2.“应届高中生,得过数学或物理竞赛的一等 奖,
保送上北京大学。” 设:p,应届高中生,q,保送上北京大学上学,
Goto(x,y)
Set_down(x)
Goto(x,y)
一阶谓词逻辑知识表示方法
“猴子吃香蕉”问题的描述 1.引入谓词 P(x,y,z,s): 猴子在x处,香蕉在y处,梯子在z处,相应状态为s。 R(s): 在s状态下猴子吃到香蕉。 2.引入算子 Wolk(y,z,s):在原状态s下,猴子从y处走到z处,建立新状态。 Carry(y,z,s):在原状态s下,猴子推梯子从y处到z处,建立新状态。 Climb(s):在原状态s下,猴子爬上梯子。 3.问题描述 ……
一阶谓词逻辑知识表示方法
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。它以谓词形式来表示动作的主体、客体。 客体可以多个。 如:张三与李四打网球(Zhang and Li play tennis),可写为:play (Zhang, Li, tennis) 这里谓词是play,动词主体是Zhang和 Li,而客体是tennis。 谓词逻辑规范表达式: P ( x1, x2, x3, …), 这里P是谓词, xi是主体与客体。
谓词逻辑基础
模式匹配(置换与合一) 什么叫模式匹配:是指对两个知识模式(谓词公式、框架片断、语义网络片断等) 的比较与耦合,即检查这两个知识模式是否完全一致或近似一致。模式匹配有确 定性匹配与不确定性匹配。 什么叫合一:一个表达式(公式)的项可以是常量、变量或函数,合一就是寻找 项对变量的置换而使得表达式(公式)一致的过程。合一是AI中很重要的过程。

归结原理

归结原理

2.6 利用归结原理求取问题的答案
求解答案的基本思想和定理证明类似。其求解步骤如下: (1)把前提条件用谓词公式表示出来,并且化为相应 的子句集S。 (2)把待求解的问题也用谓词公式表示出来,其中含 有欲求解的变元。 (3)另设一个特殊的一元谓词ANSWER,其变元和求 解问题公式中的变元相同。 (4)把求解公式和ANSWER谓词“或”起来构成析取 式,把此析取式化成子句集后并入条件子句集S中形成新子 句集S'。 (5)对S'用归结原理进行归结。 (6)若归结的结果是ANSWER,则其已实例化的变元 就是问题的答案。
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定义2-32 子句C1和C2的归结式是下列 定义 二元归结式之一: (1)C1与C2的二元归结式 (2)C1与C2的因子的二元归结式 (3)C1的因子与C2的二元归结式 (4)C1的因子与C2的因子的二元归结式
例如,有两个子句 C1=P(x)∨P(f(y))∨R(g(y)) C2= ~ P(f(g(a)))∨Q(b)) (1)子句C1中有可合一的文字 {P(x) ,P(f(y))} , 它们的最一般合一是σ1={f(y)/x} C1的因子是C1σ1 =P(f(y))∨R(g(y)) , C (2)又由于P(f(y))和~ P(f(g(a)))是可合一的文字,它们的最 一般合一是θ={g(a)/y} 所以C1σ1和C2有二元归结式R(g(g(a))) ∨ Q(b) 它就是C1和C2的归结式。
程序常用的方法是水平浸透法,它的做法如下: (a)把S0中的子句排序; (b)在S0中顺序地考虑两个子句的归结式:即第一个子句和其 后各子句归结,然后第二个子句和其后各子句归结,第三个子 句再和其后各子句归结,…,直至倒数第二个子句和最后一个 子句归结,得到子句集S1: S1={C12 | C1∈S0,C2∈S0} 检查S1中是否有空子句,如有空子句,则归结结束,否则继 续步骤(c); (c)将S1并入S0得S0∪S1。再顺序地考虑子句集S0∪S1和S1 的归结式,即一个子句来自子句集S0∪S1,另一个子句来自 S1,得到子句集S2: S2={C12 | C1∈S0∨S1,C2∈S1} 检查S2中是否有空子句,如无空子句则还要重复上述过程…
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2是无理数
不能被分解成更简单的陈述句,称这样的命题为简单命题 或原子命题。 由简单陈述句通过联结词而成的陈述句,称这样的命题为 复合命题。
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将下面这段陈述中所出现的原子命题符号化,并指出它 们的真值,然后再写出这段陈述。 2 是有理数是不对的;2是偶素数;2或4是素数;如果2 是素数,则3也是素数;2是素数当且仅当3也是素数。 p: 2 是有理数 q:2是素数; r:2是偶数 s:3是素数; t:4是素数
(2)p∧q (3)q∧┐p (4)r∧s (5)t
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合取举例

p:我们去看电影。 q:房间里有十张桌子。 p∧q:我们去看电影并且房间里有十张 桌子。
在数理逻辑中,关心的只是复合命题与构成复合 命题的各原子命题之间的真值关系,即抽象的逻 辑关系,并不关心各语句的具体内容。
说 明
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定义1.3 析取(disjunction)
– 只要p,就qq 1 0 1 1
q是p的必要条件有许多不同的叙述方式
– 因为p,所以q
– p仅当q – 只有q才p
– 除非q才p
– 除非q,否则非p
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例 将下列命题符号化,并指出其真值
(1) (2) (3) (4)
如果3+3=6,则雪是白的。 如果3+3≠6,则雪是白的。 如果3+3=6,则雪不是白的。 如果3+3≠6,则雪不是白的。
0 1 1 1 0
非 p; q并且(与)r; q或 t ; 如果q,则s; q当且仅当s。
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半形式化形式 数理逻辑研究方法的主要特征是将论述或推理 中的各种要素都符号化。即构造各种符号语言 来代替自然语言。 形式化语言:完全由符号所构成的语言。 将联结词(connective)符号化,消除其二义性, 对其进行严格定义。 例如: 他是100米或400米赛跑的冠军。 鱼香肉丝或锅包肉,加一碗汤。

设p,q为二命题,复合命 题“p或q”称作p与q的析 取式,记作p∨q,∨称作 析取联结词,并规定p∨q 为假当且仅当p与q同时为 假。
p
1 1 0 0
q
1 0 1 0
p∨ q
1 1 1 0
说 明
自然语言中的“或”具有二义性,用它联结的命 题有时具有相容性,有时具有排斥性,对应的联 结词分别称为相容或和排斥或(排异或)。
感叹句、疑问句、祈使句都不能称为命题。 判断结果不唯一确定的陈述句不是命题。
说 明
陈述句中的悖论不是命题。
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例1.1 判断下列句子是否为命题。
(1) (2) (3)
4是素数。
2是无理数
(1)是,假命题 (2)是,真命题 (3)不是,无确定的真值 (4)是,真值客观存在
x大于y。 (4) 充分大的偶数等于两 个素数之和。 (5) 今天是星期二。 (6) 大于 2吗? 请不要吸烟! (8) 这朵花真美丽啊! (9) 我正在说假话。
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定义1.1 否定(negation)

设p为命题,复合命题“非 p”(或“p的否定”)称为p的否 定式,记作┐p,符号┐称作否定 联结词,并规定┐p为真当且仅 当p为假。
┐p:哈尔滨是一个不大城市。
┐p:哈尔滨不是一个大城市。
p 1 0
┐p 0 1
例如:p: 哈尔滨是一个大城市。
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定义1.2 合取(conjunction)

设p,q为二命题,复合命题 “p并且q”(或“p与q”)称为p 与q的合取式,记作p∧q, ∧称作合取联结词,并规定 p∧q为真当且仅当p与q同时 为真。
p 1
q 1
p∧ q 1
1
0 0
0
1 0
0
0 0
使用合取联结词时要注意的两点:
1) 描述合取式的灵活性与多样性。 自然语言中的“既……又……”、“不但……而且……”、“ 虽然……但是……”、“一面……一面……”等联结词都可以 符号化为∧。 2) 分清简单命题与复合命题。 不要见到“与”或“和”就使用联结词∧。
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例 将下列命题符号化
(1) (2) (3)
(4)
(5)
吴颖既用功又聪明。 p: 吴颖用功。 q: 吴颖聪明。 吴颖不仅用功而且聪明。 r: 张辉是三好学生。 吴颖虽然聪明,但不用 s: 王丽是三好学生。 功。 t: 张辉与王丽是同学。 张辉与王丽都是三好学 生。 张辉与王丽是同学。 (1)p∧q
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例将下列命题符号化
(1) (2)
(3)
(4)
张晓静爱唱歌或爱听音乐。 张晓静只能挑选202或203房间。 张晓静是江西人或安徽人。 他昨天做了二十或三十道习题。
(1)设 p:张晓静爱唱歌,q:张晓静爱听音乐。 相容或,符号化为 p∨q (2)设t:张晓静挑选202房间, u:张晓静挑选203房间。 排斥或,符号化为:(t∧┐u)∨(┐t∧u)
归结 推理
命题 逻辑
谓词逻 辑
Herbrand 定理
数理 逻辑
命题逻辑 归结
基本 概念
谓词逻辑 归结原理
Skolem标准形、 子句集
合一和置换、 控制策略
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命题与联结词



称能判断真假而不是可真可假的陈述句为命题 (proposition)。 作为命题的陈述句所表达得的判断结果称为命题 的真值。 真值只取两个:真与假。 真值为真的命题称为真命题。 真值为假的命题称为假命题。
(7)
(5)是,真值根据具体情况 而定。
(6)不是,疑问句 (7)不是,祈使句 (8)不是,感叹句
(9)不是,悖论
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命题和真值的符号化


用小写英文字母p,q,r…,pi ,qi ,ri …表示命题 用“1”表示真,用“0”表示假
r:充分大的偶数等于两个素数之 和。 s:今天是星期二。
p:4是素数。 q:
(3)设r:张晓静是江西人, s:张晓静是安徽人。 排斥或,符号化为:r∨s。 (排斥或联结的两个命题事实上不可能同时为真) 或符号化为:(r∧┐s)∨(┐r∧s)
(4)原子命题,因为“或”只表示了习题的近似数目。
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定义1.4 蕴涵(implication)

设p,q为二命题,复合命题 1 “如果p,则q”称作p与q的蕴 1 涵式,记作p→q,并称p是蕴 0 涵式的前件,q为蕴涵式的后 0 件,→称作蕴涵联结词,并规定 p→q的逻辑关系表示q是p的必要条件。 说 明 p→q为假当且仅当p为真q为假。
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