Ripasso di teoria ed esercizi in preparazione al secondo compito.??? Dicembre 2004

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1 Ripasso di teoria ed esercizi in preparazione al secondo compito??? Dicembre 2004

2 Teoria: domande tipiche da compitino 1. Manipolazione delle strutture sintattiche: quali sono i predicati per la manipolazione delle strutture sintattiche che Prolog fornisce? Tali predicati sono tutti necessari, o è possibile definire ciascuno di essi in funzione dei restanti predicati? 2. Predicati metalogici in Prolog: quali sono i predicati metalogici che Prolog fornisce? Per quale ragione i predicati metalogici hanno questo nome? Come funzionano tali predicati? 3. Cut: Come funziona il predicato cut? Che differenza c è tra cut verdi e cut rossi? In che modo la posizione del cut nel

3 body di una clausola influenza l esecuzione del body stesso? Come si può usare il cut per implementare la negazione come fallimento? Come lo si può utilizzare per implementare il costrutto if then else? Che relazione c è tra cut verdi e determinismo? 4. Predicati extralogici: quali sono i predicati extralogici che Prolog fornisce? Per quale ragione i predicati extralogici hanno questo nome? Come funzionano tali predicati? Elencare alcune valide ragioni per usare i predicati extra-logici. Elencare alcune valide ragioni per NON usare i predicati extra-logici. Illustrare la tecnica di generazione dei lemmi. 5. Programmazione al second ordine: quali sono i predicati per programmazione al second ordine che Prolog fornisce? Per

4 quale ragione si parla di programmazione al second ordine? Come funzionano tali predicati? Come si può usare il predicato set of per implementare un predicato senza doppi(l1, L2) che unifica L2 con la lista L1 privata di tutti i doppioni (suggerimento: è sufficiente una sola clausola e deve essere utilizzato il predicato member per la verifica di appartenenza di un elemento ad una lista)? 6. Agenti: Cosa è un agente secondo la definizione debole? Cosa è un agente secondo la definizione forte? Quali campi di ricerca hanno influito sulla nascita del paradigma ad agenti, ed in che modo? Quali sono i problemi intrinseci del planning? Per quali ragioni Brooks ha deciso di implementare robot intelligenti applicando tecniche diverse

5 da quelle simboliche tipicamente usate nel planning? Quali sono le differenze tra un agente ed un oggetto? Quali sono le differenze tra un agente ed un sistema esperto? Quali sono le differenze tra un agente ed una interfaccia che implementa la tecnica della manipolazione diretta? Descrivere un interruttore come un agente dotato di volontà, desideri, capacità, credenze, intenzioni, ecc. Una tale descrizione sarebbe legittima? Sarebbe utile? Cosa è una architettura per agenti? Quante tipologie di architetture per agenti esistono? In cosa differiscono queste tipologie di architetture? Cosa è un MAS e quali sono le sue principali caratteristiche? In quali campi possono essere (o sono stati) utilizzati i MAS? Illustrare una applicazione di agenti o MAS. 7. Linguaggi basati sulla logica per modellare agenti: Discutere quali caratteristiche della programmazione logica la rendono

6 adatta a implementare prototipi di agenti e sistemi multiagente. Descrivere le principali caratteristiche di un linguaggio a propria scelta per modellare agenti.

7 Esercizi: preparazione al compitino 1. Manipolazione delle strutture sintattiche, predicati metalogici: Definire il predicato my univ(term, List) che si comporta esattamente come il predicato built-in =.. di Prolog. La definizione di my univ deve includere solo arg e functor. Costruire l albero SLD con regola di selezione leftmost per il programma dato e per il goal my univ(f(a, b, c(h)), [Z, a, b, c(v)]). 2. Cut: Definire un predicato Prolog count unifying terms(t, L, Res) che dati una lista L non necessariamente ground ed un termine T non necessariamente ground, restituisce il numero di elementi della lista L che unificano con T.

8 3. Cut, predicati extralogici: implementare un predicato Prolog consult(file) che apre un file e legge tutte le clausole presenti in esso asserendole in memoria. 4. Cut, predicati extralogici: implementare un predicato asserisci(t) tale che la clausola T venga aggiunta alla base di conoscenza al momento della valutazione di asserisci(t); la clausola T viene rimossa nel momento in cui si effettua backtracking su asserisci(t) (che comunque fallisce in fase di backtracking). 5. Cut, predicati extralogici: Implementare un predicato rimuovi(t) tale che la clausola T venga rimossa dalla base di conoscenza al momento della valutazione di rimuovi(t); la clausola T

9 viene riasserita nel momento in cui si effettua backtracking su rimuovi(t) (che comunque fallisce in fase di backtracking). 6. Programmazione al second ordine: Implementare una variante di bag of, my findall(x, Goal, Instances), tale che Instances è il multinsieme delle istanze di X per cui Goal è vero. 7. Programmazione al second ordine: Implementare un predicato ch(x, Cs) che colleziona nella lista Cs gli elementi S tali che l atomo father(x, S) è incluso nella base di conoscenza del programma (si tratta in pratica di una set of specializzata per il predicato father). Si utilizzino per l implementazione due tecniche diverse: chiamata ricorsiva del predicato ch e failure-driven loop.

10 Teoria: osservazioni sul cut Per capire in che modo funziona il cut, e quali sono le conseguenze di cambiare la sua posizione all interno del body di una clausola, si consideri il seguente esempio: not1(x) :- X,!, fail. not1(x). not2(x) :-!, X, fail. not2(x). not3(x) :- X, fail,!. not3(x).

11 Soluzione es. 1 Definire il predicato my univ(term, List) che si comporta esattamente come il predicato built-in =.. di Prolog. La definizione di my univ deve includere solo arg e functor. :- use_module(library(lists)). my_univ(term, List):- var(list), var(term),!, fail. % Se entrambi gli argomenti sono variabili, la chiamata % fallisce.

12 my_univ(term, List):- var(list), % Se la lista e variabile, Term deve essere % istanziato. % In questo caso my_univ e usato per costruire % la lista.!, functor(term, F, Arity), list_of_arguments(term, Arity, Args), append([f], Args, List). my_univ(term, [F Args]):- % Utilizzo questa regola solo se la lista e % istanziata.

13 % my_univ e usato per costruire il termine (nel caso % in cui Term sia variabile) o per verificare che % la lista List (istanziata) sia l appiattimento del % termine Term (istanziato). length([f Args], Length), Arity is Length - 1, functor(term, F, Arity), list_of_arguments(term, Arity, Args). list_of_arguments(term, 1, [Arg1]) :-!, arg(1, Term, Arg1). list_of_arguments(term, Pos, Args) :-

14 arg(pos, Term, ArgPos), NewPos is Pos - 1, list_of_arguments(term, NewPos, NewArgs), append(newargs, [ArgPos], Args).

15 Soluzione es. 2 Definire un predicato Prolog count unifying terms(t, L, Res) che dati una lista L non necessariamente ground ed un termine T non necessariamente ground, restituisce il numero di elementi della lista L che unificano con T. count_unifying_terms1(term, List, NUMBER) :- aux_count_unifying_terms1(term, List, NUMBER,0). aux_count_unifying_terms1(term, [], NUMBER, NUMBER).

16 aux_count_unifying_terms1(term, [Term Tail], NUMBER, AUX_NUMBER):-!, NEW_AUX_NUMBER is AUX_NUMBER + 1, aux_count_unifying_terms1(term, Tail, NUMBER, NEW_AUX_NUMBER). aux_count_unifying_terms1(term, [Head Tail], NUMBER, AUX_NUMBER):- aux_count_unifying_terms1(term, Tail, NUMBER, AUX_NUMBER).

17 Soluzione es. 2 (versione corretta!) Ci sono dei problemi con count unifying terms1? Sì! La soluzione corretta è: count_unifying_terms(term, List, NUMBER) :- aux_count_unifying_terms(term, List, NUMBER,0). aux_count_unifying_terms(term, [], NUMBER, NUMBER). aux_count_unifying_terms(term, [Head Tail], NUMBER, AUX_NUMBER):-

18 not_unifies(term, Head),!, aux_count_unifying_terms(term, Tail, NUMBER, AUX_NUMBER). aux_count_unifying_terms(term, [Head Tail], NUMBER, AUX_NUMBER):- NEW_AUX_NUMBER is AUX_NUMBER + 1, aux_count_unifying_terms(term, Tail, NUMBER, NEW_AUX_NUMBER). not_unifies(term, Term) :-!, fail. not_unifies(term1, Term2).

19 Soluzione es. 3 Implementare un predicato Prolog consult(file) che apre un file e legge tutte le clausole presenti in esso asserendole in memoria. Soluzione con failure-driven loop : consult(file):- see(file), consult_loop, seen. consult_loop :- repeat, read(clause), process(clause),!. process(x) :- end_of_file(x),!. process(clause) :- assert(clause), fail. repeat. repeat :- repeat.

20 Soluzione es. 4 Implementare un predicato asserisci(t) tale che la clausola T venga aggiunta alla base di conoscenza al momento della valutazione di asserisci(t); la clausola T viene rimossa nel momento in cui si effettua backtracking su asserisci(t) (che comunque fallisce in fase di backtracking). asserisci(t) :- assert(t). asserisci(t) :- retract(t),!, fail.

21 Soluzione es. 5 Implementare un predicato rimuovi(t) tale che la clausola T venga rimossa dalla base di conoscenza al momento della valutazione di rimuovi(t); la clausola T viene riasserita nel momento in cui si effettua backtracking su rimuovi(t) (che comunque fallisce in fase di backtracking). rimuovi1(t) :- retract(t). rimuovi1(t) :- assert(t),!, fail.

22 Soluzione es. 5 (versione corretta!) Ci sono dei problemi con rimuovi1? Sì! Si consideri la base di conoscenza costituita da a(1) ed il goal?- rimuovi(a(x)), fail. La soluzione corretta è: rimuovi(t) :- retract(t), aux(t). e aux(t). aux(t) :- assert(t),!, fail.

23 Soluzione es. 6 Implementare una variante di bag of: my findall(x, Goal, Instances) tale che Instances è il multinsieme delle istanze di X per cui Goal è vero. :- dynamic instance/1. my_findall(x, Goal, _) :- asserta(instance(mark)), Goal, asserta(instance(x)), fail. my_findall(x, _, Ins) :- retract(instance(x)), reap(x, Ins). reap(x, [X Ins]) :-

24 X \== mark, retract(instance(x1)), reap(x1, Ins). reap(mark, []).

25 Soluzione es. 7 Implementare un predicato ch(x, Cs) che colleziona nella lista Cs gli elementi S tali che l atomo father(x, S) è incluso nella base di conoscenza del programma (si tratta in pratica di una setof specializzata per il predicato father). Si utilizzino per l implementazione due tecniche diverse: chiamata ricorsiva del predicato ch e failure-driven loop (si veda l implementazione di ch2). :- dynamic instance/1. ch(x, Cs) :- father(x, S), not(clause(instance(s), true)),!, asserta(instance(s)),

26 ch(x, Cs). ch(_, Cs) :- collect_all_instances([],cs). ch2(x, _) :- father(x, S), asserta(instance(s)), fail. ch2(_, Cs) :- collect_all_instances([],cs). collect_all_instances(acc, Cs) :- retract(instance(s)),!, collect_all_instances([s Acc], Cs). collect_all_instances(cs, Cs).

27 not(x) :- X,!, fail. not(_).

28 Suggerimenti per esercizi da svolgere a casa 1. Definire un predicato ground(term) che ha successo se Term è ground. 2. Definire, utilizzando opportunamente il predicato cut, un predicato merge(l1, L2, L) che, date due liste ordinate di numeri (L1 ed L2) costruisce la lista ordinata che contiene tutti e soli gli elementi di entrambe le liste (L). 3. Si utilizzi la tecnica di generazione dei lemmi per rendere efficiente il programma per il calcolo dei numeri di Fibonacci descritto sotto:

29 fib(0, 0). fib(1, 1). fib(n, Y) :- N>1, N1 is N-1, fib(n1, Y1), N2 is N-2, fib(n2, Y2), Y is Y1 + Y2. 4. Si scarichino i testi dei compiti degli anni passati dalla pagina della didattica di Viviana Mascardi e si provi a svolgerli (per alcuni ci sono anche le soluzioni in rete)