广度优先分辨率算法

Question

我想实现一个解析算法，它在解析候选子句时尝试获取空集。

我希望算法以广度优先顺序解析候选父子句。但是，我有一点感到困惑：

让S是知识库中所有子句的合取和目标子句的否定

当我们尝试用 S 中的候选子句解析 S 中的候选子句时，我们得到 S'

作为算法的第二步，我们应该尝试用 S' 本身来解析 S 和 S' 还是 S'？ 应该如何进行？

例如；

假设知识库 + 否定。目标集由一组子句组成，例如

p(a,b) ^ q(z),~p(z,b) ^ ~q(y) ((我们称这个集合为S)

当我们在集合 S 上运行解析算法时，我们会得到如下子句：

q(a) ^ ~p(z,b)（我们称这个集合为 S'）

现在，如果我们必须采用 BFS 策略，我们是否应该首先找到第一个父节点在 S 中，第二个在 S' 中的解析器？或者尝试检查其父母都来自S'的解析器？

在某些示例中，当您第一次使用 S' 和 S' 检查解析剂时，您会得到解决方案。但是，当您继续检查一对集合 (S, S') (S, (S, S')) 时，您会得到另一种导致空子句的方法。那么，BFS 对应的是哪个顺序呢？

提前致谢

Answer 1

Here it is stated that:

首先计算所有第一级解析器，然后是第二级解析器， 等等。一级解析器是基本集中两个子句之间的一个；第 i 个 级别解析器的最深父级是第 (i-1) 级解析器。

和here:

• 0 级子句是原始公理和目标的否定
• k 级子句是从两个子句计算的解析器，其中一个必须来自 k-1 级，另一个必须来自任何更早的级别。

我从这些陈述和我的 cmets 的意思如下：

• 0 级包含原始从句和目标的否定。设这个集合为 X。
• 级别 1 包含 (X,X) 的分辨率，这是唯一可能的候选对象。设此集合为 Y。
• 2 级包含 (Y,X) 和 (Y,Y) 的分辨率。

等等。

我的解释适用于第二个陈述。实际上，它会给出与第一个相同的结果，只是您将在每个级别解决相同的集合，这是不必要的。广度优先策略已经非常低效，错误的方法会使情况变得更糟。

我希望这能澄清你的问题。