正确使用逻辑语言作为工具

Question

我对编程中的“为工作使用正确的工具”理念感兴趣，并且我有一个问题，我认为可以通过逻辑编程来解决。我的意思是幼稚的，因为我没有做过任何逻辑编程，只是开始学习。但是在我仍然试图掌握概念和词汇的阶段，我希望在可能变得太深之前获得一些专家指导。

让我想到使用逻辑编程的原因是我对“统一”这个概念的模糊认识，但我的想法是以一种我不确定是惯用还是正确的方式来使用它。给定两个对象（或树），我想通过它们的属性（或叶子）比较两者的相等性，我想返回的是一些“差异”的概念——即，给定这两个对象的方式没有不同，必须对其中一个进行哪些更改才能使两者成为某种平等的概念？

例如，假设我有两个对象 chair 和 stool。假设每个都包含一个属性或属性列表，我想构建一个系统，该系统可以返回类似“如果凳子的 legCount 是 4 和 hasBack 是true。”

出于某种原因，从语义上讲，我将其想象为一种余数，例如，chair 减去 stool 等于一个 leg。不确定这是否有帮助......

我可以想到一些用命令式代码来做这件事的愚蠢方法，以及一些使用函数式技术来做这件事的更优雅的方法，但我有一种预感，逻辑编程可能特别适合这个。任何关于研究方向的智慧将不胜感激，谢谢！

Answer 1

您可能想研究 ILP 文献中的“最不普遍的概括”或“反统一”：

这里有一些幻灯片：http://soft.vub.ac.be/~cderoove/declarative_programming/decprog7.pdf

使用简单逻辑第 9 章中的代码http://people.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf：

:-op(600,xfx,'<-').

anti_unify(Term1,Term2,Term):-
    anti_unify(Term1,Term2,Term,[],S1,[],S2).

anti_unify(Term1,Term2,Term1,S1,S1,S2,S2):-
    Term1 == Term2,!.
anti_unify(Term1,Term2,V,S1,S1,S2,S2):-
    subs_lookup(S1,S2,Term1,Term2,V),!.
anti_unify(Term1,Term2,Term,S10,S1,S20,S2):-
    nonvar(Term1),nonvar(Term2),
    functor(Term1,F,N),functor(Term2,F,N),!,
    functor(Term,F,N),
    anti_unify_args(N,Term1,Term2,Term,S10,S1,S20,S2).
anti_unify(T1,T2,V,S10,[T1<-V|S10],S20,[T2<-V|S20]).



anti_unify_args(0,Term1,Term2,Term,S1,S1,S2,S2).
anti_unify_args(N,Term1,Term2,Term,S10,S1,S20,S2):-
    N>0, N1 is N-1,
    arg(N,Term1,Arg1),
    arg(N,Term2,Arg2),
    arg(N,Term,Arg),
    anti_unify(Arg1,Arg2,Arg,S10,S11,S20,S21),
    anti_unify_args(N1,Term1,Term2,Term,S11,S1,S21,S2).

subs_lookup([T1<-V|Subs1],[T2<-V|Subs2],Term1,Term2,V):-
    T1 ==Term1,
    T2 ==Term2,!.
subs_lookup([S1|Subs1],[S2|Subs2],Term1,Term2,V):-
   subs_lookup(Subs1,Subs2,Term1,Term2,V).

那么你可以查询：

?- anti_unify(object(type=chair,legs=4,hasback=true,color=red),object(type=stool,legs=3,hasback=false,color=red),T,[],S1,[],S2).
T = object(type=_1838, legs=_1808, hasback=_1778, color=red),
S1 = [chair<-_1838, 4<-_1808, true<-_1778],
S2 = [stool<-_1838, 3<-_1808, false<-_1778] .

这给了你一个术语，它是我们两个对象的最不一般的概括，以及你为恢复对象所做的替换。