Книга: Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

11.2. Стратегия поиска в глубину

11.2. Стратегия поиска в глубину

Существует много различных подходов к проблеме поиска решающего пути для задач, сформулированных в терминах пространства состояний. Основные две стратегии поиска — это поиск в глубину и поиск в ширину. В настоящем разделе мы реализуем первую из них.

Мы начнем разработку алгоритма и его вариантов со следующей простой идеи:

Рис. 11.4. Пример простого пространства состояний: а — стартовая вершина, f и j — целевые вершины. Порядок, в которой происходит проход по вершинам пространства состояний при поиске в глубину: а, b, d, h, e, i, j. Найдено решение [a, b, e, j]. После возврата обнаружено другое решение: [а, с, f].

На Пролог это правило транслируется так:

решить( В, [В] ) :-
 цель( В).
решить( В, [В | Реш1] ) :-
 после( В, В1 ),
 решить( В1, Реш1).

Эта программа и есть реализация поиска в глубину. Мы говорим "в глубину", имея в виду тот порядок, в котором рассматриваются альтернативы в пространстве состояний. Всегда, когда алгоритму поиска в глубину надлежит выбрать из нескольких вершин ту, в которую следует перейти для продолжения поиска, он предпочитает самую "глубокую" из них. Самая глубокая вершина — это вершина, расположенная дальше других от стартовой вершины. На рис. 11.4 мы видим на примере, в каком порядке алгоритм проходит по вершинам. Этот порядок в точности соответствует результату трассировки процесса вычислений в пролог-системе при ответе на вопрос

?- решить( а, Реш).

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.

Поиск в глубину прост, его легко программировать и он в некоторых случаях хорошо работает. Программа для решения задачи о восьми ферзях (см. гл. 4) фактически была примером поиска в глубину. Для того, чтобы можно было применить к этой задаче описанную выше процедуру решить, необходимо сформулировать задачу в терминах пространства состояний. Это можно сделать так:

• вершины пространства состояний — позиции, в которых поставлено 0 или более ферзей на нескольких последовательно расположенных горизонтальных линиях доски;

• вершина-преемник данной вершины может быть получена из нее после того, как в соответствующей позиции на следующую горизонтальную линию доски будет поставлен еще один ферзь, причем таким образом, чтобы ни один из уже поставленных ферзей не оказался под боем;

• стартовая вершина — пустая доска (представляется пустым списком);

• целевая вершина — любая позиция с восемью ферзями (правило получения вершины-преемника гарантирует, что ферзи не бьют друг друга).

Позицию на доске будем представлять как список Y-координат поставленных ферзей. Получаем программу:

после( Ферзи, [Ферзь | Ферзи] ) :-
 принадлежит( Ферзь, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ),
  % Поместить ферзя на любую вертикальную линию
 небьет( Ферзь, Ферзи).
цель( [ _, _, _, _, _, _, _, _ ] )
 % Позиция с восемью ферзями

Отношение небьет означает, что Ферзь не может поразить ни одного ферзя из списка Ферзи. Эту процедуру можно легко запрограммировать так же, как это сделано в гл. 4. Ответ на вопрос

?- решить( [], Решение)

будет выглядеть как список позиций с постепенно увеличивающимся количеством поставленных ферзей. Список завершается "безопасной" конфигурацией из восьми ферзей. Механизм возвратов позволит получить и другие решения задачи.

Поиск в глубину часто работает хорошо, как в рассмотренном примере, однако наша простая процедура решить может попасть в затруднительное положение, причем многими способами. Случится ли это или нет — зависит от структуры пространства состояний. Для того, чтобы затруднить работу процедуры решить в примере рис. 11.4, достаточно внести в задачу совсем небольшое изменение: добавить дугу, ведущую из h в d, чтобы получился цикл (рис. 11.5). В этом случае поиск будет выглядеть так: начиная с вершины а, спускаемся вплоть до h, придерживаясь самой левой ветви графа. На этот раз, в отличие от рис. 11.4, у вершины h будет преемник d. Поэтому произойдет не возврат из h, а переход к d. Затем мы найдем преемника вершины d, т.е. вершину h, и т.д., в результате программа зациклится между h и d.

Рис. 11.5. Начинаясь в а, поиск в глубину заканчивается бесконечным циклом между d и h: a, b, d, h, d, h, d ….

Очевидное усовершенствование нашей программы поиска в глубину — добавление к ней механизма обнаружения циклов. Ни одну из вершин, уже содержащихся в пути, построенном из стартовой вершины в текущую вершину, не следует вторично рассматривать в качестве возможной альтернативы продолжения поиска. Это правило можно сформулировать в виде отношения

вглубину( Путь, Верш, Решение)

Как видно из рис. 11.6, Верш — это состояние, из которого необходимо найти путь до цели; Путь — путь (список вершин) между стартовой вершиной и Верш;Решение — Путь, продолженный до целевой вершины.

Рис. 11.6. Отношение вглубину( Путь, В, Решение).

Для облегчения программирования вершины в списках, представляющих пути, будут расставляться в обратном порядке. Аргумент Путь нужен для того,

(1) чтобы не рассматривать тех преемников вершины Верш, которые уже встречались раньше (обнаружение циклов);

(2) чтобы облегчить построение решающего пути Решение. Соответствующая программа поиска в глубину показана на рис. 11.7.

решить( Верш, Решение) :-
 вглубину( [], Верш, Решение).
вглубину( Путь, Верш, [Верш | Путь] ) :-
 цель( Верш).
вглубину( Путь, Верш, Реш) :-
 после( Верш, Верш1),
 not принадлежит( Верш1, Путь), % Цикл?
 вглубину( [Верш | Путь], Верш1, Реш).

Рис. 11.7. Программа поиска в глубину без зацикливания.

Теперь наметим один вариант этой программы. Аргументы Путь и Верш процедуры вглубину можно объединить в один список [Верш | Путь]. Тогда, вместо вершины-кандидата Верш, претендующей на то, что она находится на пути, ведущем к цели, мы будем иметь путь-кандидат П = [Верш | Путь], который претендует на то, что его можно продолжить вплоть до целевой вершины. Программирование соответствующего предиката

вглубину( П, Решение)

оставим читателю в качестве упражнения.

Наша процедура поиска в глубину, снабженная механизмом обнаружения циклов, будет успешно находить решающие пути в пространствах состояний, подобных показанному на рис. 11.5. Существуют, однако, такие пространства состоянии, в которых наша процедура не дойдет до цели. Дело в том, что многие пространства состояний бесконечны. В таком пространстве алгоритм поиска в глубину может "потерять" цель, двигаясь вдоль бесконечной ветви графа. Программа будет бесконечно долго обследовать эту бесконечную область пространства, так и не приблизившись к цели. Пространство состояний задачи о восьми ферзях, определенное так, как это сделано в настоящем разделе, на первый взгляд содержит ловушку именно такого рода. Но оказывается, что оно все-таки конечно, поскольку Y-координаты выбираются из ограниченного множества, и поэтому на доску можно поставить "безопасным образом" не более восьми ферзей.

вглубину2( Верш, [Верш], _ ) :-
 цель( Верш).
вглубину2( Верш, [Верш | Реш], МаксГлуб) :-
 МаксГлуб > 0,
 после( Верш, Верш1),
 Maкс1 is МаксГлуб - 1,
 вглубину2( Верш1, Реш, Maкс1).

Рис. 11.8. Программа поиска в глубину с ограничением по глубине.

Для того, чтобы предотвратить бесцельное блуждание по бесконечным ветвям, мы можем добавить в базовую процедуру поиска в глубину еще одно усовершенствование, а именно, ввести ограничение на глубину поиска. Процедура поиска в глубину будет тогда иметь следующие аргументы:

вглубину2( Верш, Решение, МаксГлуб)

Не разрешается вести поиск на глубине большей, чем МаксГлуб. Программная реализация этого ограничения сводится к уменьшению на единицу величины предела глубины при каждом рекурсивном обращений к вглубину2 и к проверке, что этот предел не стал отрицательным. В результате получаем программу, показанную на рис. 11.8.

11.1. Напишите процедуру поиска в глубину (с обнаружением циклов)

вглубину1( ПутьКандидат, Решение)

отыскивающую решающий путь Решение как продолжение пути ПутьКандидат. Оба пути представляйте списками вершин, расположенных в обратном порядке так, что целевая вершина окажется в голове списка Решение.

11.2. Напишите процедуру поиска в глубину, сочетающую в себе обнаружение циклов с ограничением глубины, используя рис. 11.7 и 11.8.

11.3. Проведите эксперимент по применению программы поиска в глубину к задаче планирования в "мире кубиков" (рис. 11.1).

11.4. Напишите процедуру

отобр( Ситуация)

для отображения состояния задачи "перестановки кубиков". Пусть Ситуация — это список столбиков, а столбик, в свою очередь, — список кубиков. Цель

отобр( [ [a], [e, d], [с, b] ] )

должна отпечатать соответствующую ситуацию, например так:

      e      с
a     d      b
==============

Оглавление книги