Eine Einführung in Prolog und die
logische Programmierung
Mala Bachmann
Januar 2001
Programmieren in Prolog
Fakten
und
Regeln
PrologProgammierer
Behauptung
(Frage)
Fakten
und
Regeln
PrologProgramiersystem
wahr/falsch
(Antwort)
Benutzer
Programmieren in Prolog
Programmieren in Prolog bedeutet
– Tatsachen (Fakten) über
Objekte und deren Beziehungen zu
deklarieren
Sokrates ist ein
Mensch.
– Regeln über Objekte und deren
Beziehungen zu definieren
Alle Menschen
sind sterblich.
– Fragen zu den Objekten und
Beziehungen zu stellen
Ist Sokrates
sterblich?
Prozedurale versus logische
(deklarative) Programmierung
Prozedural
Deklarativ
Der Benutzer sagt, wie das
Problem gelöst werden
soll.
Der Benutzer beschreibt,
was das Problem ist. Wie
es gelöst wird, wird vom
System kontrolliert.
Beschreibung eines Kreises:
Beschreibung eines Kreises:
Resultat einer 360 Grad Rotation mit
dem Zirkel.
Menge aller Punkte, die von einem
vorgegebenen Punkt denselben
Abstand hat.
Ablauf / Ziele
Prolog Essentials
Fakten
Kleinbuch- Kleinbuchstabe
staben Klammern Punkt
likes(calvin, hobbes).
Prädikatname
Argumente
Weitere Beispiele von
Fakten:
tiger(hobbes).
person(calvin).
dreams(calvin).
lazy(calvin).
gives(calvin, ball, hobbes).
...
Prolog Essentials
Fragen
?- likes(calvin, hobbes).
yes
?- tiger(hobbes).
yes
?- tiger(calvin).
no
?- lion(calvin).
no
tiger(hobbes).
person(calvin).
person(susie).
likes(calvin, hobbes).
likes(susie, school).
likes(susie, hobbes).
Prolog Essentials
Variablen
?- likes(calvin, X).
X=hobbes;
No
tiger(hobbes).
Grossbuchstaben
?- likes(Who, hobbes).
Who=calvin;
Who=susie;
no
person(calvin).
person(susie).
likes(calvin, hobbes).
likes(susie, school).
likes(susie, hobbes).
Prolog Essentials
Konjunktionen
„und“
Mögen sich Calvin und Hobbes gegenseitig?
?- likes(calvin, hobbes), likes(hobbes, calvin).
Gibt es etwas, das sowohl Calvin als auch
Susie mögen?
?- likes(susie, X), likes(calvin, X).
tiger(hobbes).
person(calvin).
person(susie).
likes(calvin, hobbes).
likes(susie, school).
likes(susie, hobbes).
Prolog Essentials
Beantwortungsmechanismus (1)

Fail
tiger(hobbes).
Call
likes(susie, X)
person(calvin).
person(susie).
Redo
likes(calvin, hobbes).
likes(susie, school).
likes(susie, hobbes).
X =?

Fail
Succed


X=school
X=hobbes
Call
likes(calvin, X)
?- likes(susie, X), likes(calvin, X).
X=hobbes;
no
zu beweisende
Goals
Redo
Succed

Prolog Essentials
Regeln
„falls“
Alle Personen mögen Hobbes.
likes(X, hobbes) :- person(X).
Head
Body
„Ein Objekt mag Hobbes, falls dieses Objekt eine Person ist.“
Weitere Beispiele von Regeln:
likes(X, hobbes) :- person(X), nice(X).
likes(X, hobbes) :- tiger(X).
may_steal(Person, Thing) :- thief(Person), likes(Person, Thing).
Prolog Essentials
Beantwortungsmechanismus (2)

thief(bad_boy).
thief(very_bad_boy).
Fail
may_steal(X, hobbes)
Fail
likes(calvin, hobbes).
likes(bad_boy, money).
likes(very_bad_boy, hobbes).
Call

Call
thief(X)
Redo
may_steal(Person, Thing) :thief(Person),
likes(Person, Thing).

Fail
Succed
 X = bad_boy
 X=very_bad_boy
Call
likes(X, hobbes)
Redo
?- may_steal(X, hobbes).
X=very_bad_boy
Redo
Succed

Succed

Prolog Essentials
Klauseln
Klauseln
Fakten
Regeln
tiger(hobbes).
likes(calvin, hobbes).
...
likes(X, hobbes) :- person(X).
egoist(X) :- person(X), likes(X, X).
...
Prolog Essentials
Übung: Familien-Datenbank
Prolog Essentials
Rekursive Regeln (1)
ancestor(X, Y) :parent(X, Y).
ancestor(X, Y) :parent(X, Z),
ancestor(Z, Y).
Abbruchbedingung
X
parent
Z
Rekursion
ancestor
Eine Prozedur ist rekursiv, wenn in
einer Regel das Prädikat, durch das
die Prozedur definiert ist, wieder
aufgerufen wird.
ancestor
...
Y
Prolog Essentials
Rekursive Regeln (2)
ancestor(X, Y) :ancestor(Z, Y),
parent(X, Z).
ancestor(X, Y) :parent(X, Y).
X
?
parent
Z
ancestor
ancestor
...
Y
Prolog Essentials
Rekursive Regeln (3)
ancestor(X, Y) :ancestor(Z, Y),
parent(X, Z).
ancestor(X, Y) :parent(X, Y).
X
parent
Z
ancestor
Die Prozedur ist vom
deklarativen Standpunkt
aus korrekt. Sie führt
aber mit der PrologAuswertungsstrategie
zu einer Endlosschleife
ancestor
...
Y
Prozedurale Komponente
von Prolog
H :- B1, B2.
Deklarative Semantik
Prozedurale Semantik
H erfüllt, falls sowohl B1 als
auch B2 erfüllt werden können
H erfüllt, falls zuerst B1 und
dann B2 erfüllt werden können
Für die Abarbeitung der Prolog-Programme wird den
Programmklauseln eine prozedurale Semantik unterlegt.
Logische Programmierung
Programm
Menge von Formeln (Klauseln)
Berechnung
Beweis einer Formel (eines Ziels/Goals)
mit Hilfe des Programms
Anwendungen
•
•
•
•
•
•
•
Expertensysteme
Sprachverarbeitung
Symbolische Informationsverarbeitung
Graphentheoretische Probleme
Planungsprobleme
Rapid Prototyping
...
Entwicklung von Prolog
Einige Worte zur Entstehung von Prolog ...
Prolog-Versionen
Einige Worte zu den verschiedenen Prolog-Versionen
und –Dialekten ...
Syntax
Terme
Prolog-Programme sind aus Termen gebildet.
Term
Einfacher
Term
Konstante
john
r2
:´Ben Hur´
Atom
Struktur
Variable
Zahl
5
13.12
–97
...
X
_boo
_12
_
Object
...
p(24, Y, Z)
+(4, Number)
...
Syntax
Konstanten: Atome
Atome werden benötigt, um bestimmte Objekte oder bestimmte
Beziehungen zu benennen.
1.
2.
3.
Strings aus speziellen Characters
Beispiele: ?:- + .:..
Strings aus Buchstaben, Ziffern
und dem Underscore Character,
beginnend mit einem Kleinbuchstaben
Beispiele: susie is_person r2
Strings aus beliebigen Characters,
eingeschlossen in Single Quotes
Beispiele: ´Bob Dole´ ´bill-1´ ´Calvin´
Characters
Grossbuchstaben:
A, B, ..., Z
Kleinbuchstaben:
a, b, ... , z
Ziffern:
0, 1, ... 9
Spezielle Character: + - * / \ ~
^<>:.?
@#$&
Syntax
Konstanten: Zahlen
Zahl
Ganze Zahl
1
1312
–97
...
Reelle Zahl
3.14
–0.0034
123.22
...
Reelle Zahlen werden in der PrologProgrammierung selten verwendet, da
Prolog eher für symbolische, nichtnumerische Berechnungen verwendet wird
Syntax
Variablen
Variablen sind Strings aus Buchstaben, Ziffern und dem Underscore
Character, beginnend mit einem Grossbuchstaben oder mit einem
Underscore Character. Variablen gelten innerhalb einer Klausel.
Beispiele:
Answer_1
_
X
Object
_23
Anonyme Variable
Wenn eine Variable in einer Klausel
is_mother(X) :- mother(X, Y).
nur einmal erscheint, muss sie nicht
äquivalent zu
gebunden werden. Ihr Name ist
is_mother(X) :- mother(X, _).
daher irrelevant.
Kommen mehrere anonyme
Variablen in derselben Klausel
is_parent(X) :- mother(X, Y), father(X, Z).
vor, müssen daher auch keine
äquivalent zu
konsistene Interpretaionen für
is_parent(X) :- mother(X, _), father(X, _).
die Variablen gefunden werden.
Syntax
Strukturen
Strukturen sind Objekte, die aus Komponenten bestehen.
date(Day, Month, Year)
owns(john, book)
Funktor
Argumente
Funktor
Argumente
Die Komponenten können selber wieder Strukturen sein.
owns(john, book(goethe, faust))
Strukturen können als Bäume dargestellt werden.
owns
john
book
goethe
faust
Syntax
Matching
Die wichtigste Operation auf Prolog-Termen ist das matching.
Das matching zweier Terme ist erfolgreich, falls
1. die Terme identisch sind
2. die Variablen in beiden Termen durch Objekte instantiiert
werden können, so dass die Terme nach der Substitution
der Variablen durch diese Objekte identisch sind
Term1
Term2
Matching ...
date(Day, Month, 2001)
date(24, M, Y)
... succeeds
point(X, Y)
point(3, 5)
... succeds
plus(2, 2)
4
... fails
X
human(socrates)
... succeeds
Syntax: Matching
Übung
Ist das matching der folgenden Terme erfolgreich?
drinks(anna, wine)
drinks(anna, Beverage)
book(14, goethe, X)
f(a, b, X)
f(X, Y)
cd(12, k(1685, 1750), bach)
f(X, Y)
drinks(Whom, What)
drinks(Person, water)
book(A, B, Y)
f(a, c, X)
f(P, P)
cd(X, Y, _)
g(X, Y)
Syntax: Matching
Übung (Lösungen)
Ist das matching der folgenden Terme erfolgreich?
drinks(anna, wine)
drinks(Whom, What)
ja:
Whom = anna,
What = wine
drinks(anna, Beverage)
drinks(Person, water)
ja:
Person = anna,
Beverage = water
book(14, goethe, X)
book(A, B, Y)
ja:
A = 14, B = goethe
X=Y
f(a, b, X)
f(a, c, X)
nein: b  c
f(X, Y)
f(P, P)
ja:
X = P, Y = P ( X = Y)
cd(12, k(1685, 1750), bach)
cd(X, Y, _)
ja:
X = 12
Y = k(1685, 1750)
f(X, Y)
g(X, Y)
nein f  g
Listen
Liste:
- beliebig lange Sequenz von Listenelementen
- syntaktisch sind Listen Strukturen
Listenelemente: Terme ( können auch selbst wieder Listen sein)
Begriffe
Liste
alpha
beta
gamma
...
omega
Listenelemente
alpha
beta
gamma
...
omega
Listenkopf (head)
alpha
beta
gamma
...
omega
Listenrumpf (tail)
Repräsentation von Listen
Funktor-Notation
Notation
Liste mit Kopf
„Head“ und
Rumpf „Tail“
Leere Liste (hat
weder Kopf noch
Rumpf)
a

 (Head, Tail)
Funktor Argumente
Head
[]
 (a, [])
a
Graphische Darstellung
[]

a
[]
b
c
 (a,  (b,  (c, [])))

a
b

a
a


 (a,  (b, []))
b
Tail

b
a
[]
[]
Repräsentation von Listen
Listen-Notation
a
a
b
a
b
c
Beispiele
[[the, man], walks]
[the, man, [walks, fast]]
[the, [man, walks, fast]]
[]
Notation 1
Notation 2
[a]
[a|[]]
[a, b]
[a|[ b]]
[a, b, c]
[a|[b, c]]
=
=
=
=
[[the, man]|[walks]]
[the|[man, [walks, fast]]]
[the|[[man, walks, fast]]]
[]
Repräsentation von Listen
Übung
1.
Ist das matching der folgenden Listen erfolgreich? Falls ja, wie werden
die Variablen instanziiert?
[man]
[X|Y]
[[X, cat], [is, cute]] [[the, Y]|Z]
[united, kingdoms]
[united|Tail]
2.
Gegeben ist folgendes Fakt: p([H|T], H, T).
Welche Antworten erfolgen auf die folgenden Fragen?
?- p([2, 4, 8], X, Y).
?- p([sunny], X, Y).
?- p([[a, b, c], [A, B, C]], X, Y).
Repräsentation von Listen
Übung (Lösungen)
1.
Ist das matching der folgenden Listen erfolgreich? Falls ja, wie werden
die Variablen instanziiert?
[man]
[X|Y]
ja: X = man, Y = []
[[X, cat], [is, cute]] [[the, Y]|Z]
ja: X = the, Y = cat,
[united, kingdoms]
2.
[united|Tail]
Z = [[is, cute]]
ja: Tail = [kingdoms]
Gegeben ist folgendes Fakt: p([H|T], H, T).
Welche Antworten erfolgen auf die folgenden Fragen?
?- p([2, 4, 8], X, Y).
X = 2, Y = [4, 8]
?- p([sunny], X, Y).
X = sunny, Y = []
?- p([[a, b, c], [A, B, C]], X, Y).
X = [a, b c], Y = [[A, B, C]]
Operationen auf Listen
Operation member
% member(X, L) : X ist ein Element der Liste L
member(X, [X|Tail]).
member(X, [Head|Tail] :- member(X, Tail).
?- member(beta, [alpha, beta, gamma, delta]).
yes
Operationen auf Listen
Operation append
% append(X, Y, Z) : Z ist die Liste, die entsteht, wenn man die
%
Elemente der Liste Y der Reihe nach hinten
%
an die Liste X anhängt (Konkatenation)
append([], L, L).
append([X|L1], L2, [X|L3] :- append(L1, L2, L3).
?- append([a, b], [c, d], U).
U = [a, b, c, d].
Operationen auf Listen
Übung
Definieren Sie die folgenden Prädikate:
% prefix(P, L) : P ist ein Präfix von L
Beispiel: prefix([a, b], [a, b, c, d]).
% last(X, L) : X ist das letzte Element von L
Beispiel: last(c, [a, b, c]).
% reverse(L1, L2) : L2 ist die invertierte Liste von L1
Beispiel: reverse([a, b, c], [c, b, a]).
Tip: Verwenden Sie die Prozedur append
Operationen auf Listen
Übung (Lösungen)
% prefix(P, L) : P ist ein Präfix von L
prefix([], _).
prefix([X|R], [X|S]) :- prefix(R, S).
% last(X, L) : X ist das letzte Element von L
last(X, [X]).
last(X, [_|Y]) :- last(X, Y).
% reverse(L1, L2) : L2 ist die invertierte Liste von L1
reverse([], []).
reverse([X|L], M) :- reverse(L, N), append(N,[X], M).
Layout von Prolog-Programmen
• Alle Klauseln einer Prozedur unmittelbar hintereinander
schreiben
• Eine Leerzeile zwischen zwei Prozeduren einfügen
• Jede Klausel auf einer neuen Zeile beginnen
• Falls genügend Platz vorhanden ist: Jede Klausel auf eine
eigene Zeile schreiben
Sonst: Den Kopf und das Zeichen :- auf die erste Zeile und
jedes zu beweisende Ziel (eingerückt) auf eine neue Zeile
schreiben
• Alle Prozeduren kurz dokumentieren
% Dies ist ein einzeiliger Kommentar
/* Dies könnte auch ein mehrzeiliger Kommentar sein */
Logische Basis von Prolog
Logik
Das ist doch
logisch!
• Logik ist die Lehre vom
folgerichtigen Denken.
• Die Sprache der Logik kann
verwendet werden, um
gewissen Aussagen
Wahrheitswerte zuzuordnen.
• Aussagen können miteinander
verknüpft werden.
• Neue Aussagen können aus
vorhandenen Aussagen
hergeleitet werden.
Logische Basis von Prolog
Prädikatenlogik
X man(X) Y
woman(Y)  loves(X,Y)
X human(X)
 fallible(X)
• Die gebräuchlichste Form der
Logik ist die sogenannte
Prädikatenlogik.
• In der Prädikatenlogik werden
Aussagen mit Hilfe von und (),
oder (), nicht (), wenn (),
und genau dann wenn (),
verknüpft.
• Aussagen können Variablen
verwenden. Diese müssen durch
einen Quantor eingeführt
werden (: Allquantor, :
Existenzquantor).
Logische Basis von Prolog
Konjunktive Normalform und Klauseln
KNF
Klausel
P1  P2  ...  Pn
Q1  Q2  ...  Qm
Literal
= Atom oder
negiertes Atom
Beispiel (einer Klausel):
human(X)  fallible(X)
negatives
Literal
positives
Literal
Formeln der Prädikatenlogik können
vereinfacht werden:
– Die Quantoren werden entfernt
(alle Variablen werden als implizit
allquantifiziert betrachtet).
– Nur noch die elementaren
Verknüpfungen und, oder und nicht
kommen vor.
– Die Verknüpfungen und, oder und
nicht sind von aussen nach innen
sortiert.
Diese Form heisst konjunktive
Normalform (KNF). Die durch und
verknüpften Elemente heissen Klauseln.
Logische Basis von Prolog
Hornklauseln
Hormklausel mit einem positiven
Literal:
human(X)  fallible(X)

fallible(X)  human(X)
Hormklausel mit keinem positiven
Literal:
human(socrates)
• Im Programmieren in Logik
beschränkt man sich auf eine
eingeschränkte Klauselform: auf
Hornklauseln.
• Hornklauseln sind Klauseln mit
höchstens einem positiven
Literal.
Logische Basis von Prolog
Inferenzregeln
Beispiele von Inferenzregeln
a, a  b
---------b
Modus Ponens
a, b
---------ab
Und-Einführung
Enthält eine Formelmenge die
beiden Formeln über dem Strich,
so darf auch die Formel unter
dem Strich hinzugefügt werden.
• Eine Inferenzregel gibt an, wie
aus einer Menge von Formeln
eine neue Formel abgeleitet
werden kann.
• Eine Menge von Inferenzregeln
ist korrekt, wenn jede
hergeleitete Formel inhaltlich
korrekt ist.
• Eine Menge von Inferenzregeln
ist vollständig, wenn jede
inhaltlich korrekte Formel
hergeleitet werden kann.
Logische Basis von Prolog
Mechanisches Beweisen und Resolution
Resolution
a  b1  b2  ...  bn,
a  c1  c2  ...  cm
----------------------------------b1  ...  bn  c1  ...  cm
• In der logischen Programmieren soll
der Beweisprozess mechanisch
erfolgen.
• Dabei stellt sich die Frage:
Welche Inferenzregel soll auf
welche Formel angewendet
werden?
• Die Resolution ist eine Inferenzregel, die vollständig und korrekt ist.
• Es genügt daher, nur die Inferenzregel Resolution zu verwenden.
• Die Resolution operiert auf Klauseln.
Logische Basis von Prolog
Logik und Prolog
PrologProgramm
=
Logik
+
Steuerung
• Fakten, Regeln und Fragen sind
Hornklauseln
• Um eine Frage zu beweisen, benützt
Prolog eine spezielle Form der
Resolution: die sogenannte SLDResolution (Select Linear Definite
Clauses-Resolution).
• Bei der Auswahl der Klauseln
benützt die SLD-Resolution eine
bestimmte Auswahlstrategie. Diese
ist nicht „fair“. Der Interpreter kann
in Endlosschleifen gelangen.
• Prolog-Interpreter sind daher nicht
vollständig.
Built-In-Prädikate
Input/OutputPrädikate
z. B. um einen Term einzulesen oder
auszugeben
Arithmetische
Prädikate
z. B. um eine Multiplikation auszuführen
Wissensbasis
Prädikate
z. B. um der Wissensbasis zur Laufzeit
Fakten hinzuzufügen oder zu entfernen
StrukturPrädikate
z. B. um zu testen, ob ein Term ein Atom
ist
AusführungsKontroll-Prädikate
z. B. um den Bearbeitungsablauf innerhalb
eines Programms zu verändern
...
...
Built-In-Prädikate
Beispiele von Input/Output-Prädikaten
• read(Term) liest den nächsten
Term vom aktuellen EingabeMedium. Der Term muss mit einem
Punkt gefolgt von einem
Leerzeichen abgeschlossen werden.
• write(Term) schreibt das
Argument Term in das aktuelle
Ausgabemedium.
Beispiele
read_and_write :read(T), write(T), nl.
?- read_and_write.
amen.
amen
• nl schreibt einen Zeilenvorschub in
das aktuelle Ausgabemedium.
yes
-----------writelist([]).
writelist([XL]) :write(X), nl, writelist(L).
• Die Prädikate read und write
können nur einmal erfüllt werden.
?- writelist([one, two]).
one
two
yes
Built-In-Prädikate
Beispiele arithmetischer Prädikate
• X is ArithmeticExpression ist
erfüllt, wenn X gleich dem
arithmetischen Wert von
ArithmeticExpression ist.
is wertet den arithmetischen
Ausdruck nach den üblichen Regeln
aus und weist das Ergebnis der
Variablen X zu oder vergleicht es mit
dem numerischen Wert, auf den X
instanziiert ist.
• nicht verwechseln mit dem
Vergleichsprädikat = :
X = Y ist erfüllt, wenn X und Y
unifiziert werden können.
Beispiele
?- A = 3+4.
A = 3+4;
no
?- A is 3+4.
A = 7;
no
-----------factorial(0, 1).
factorial(N, R) :N > 0,
N1 is N-1,
factorial(N1, R1),
R is N*R1.
Built-In-Prädikate
Übung
Wie antwortet Prolog auf die folgenden Fragen?
?????-
A
A
A
A
A
is 3, B is A + 4.
= 3, B is A + 4.
= aha, B = A + 4.
= aha, B is A + 4.
is 3, B = A + 4.
Built-In-Prädikate
Übung (Lösung)
?- A is 3, B is A + 4.
A=3
B = 7;
no
?- A = aha, B = A + 4.
A = aha
B = aha + 4;
no
?- A = 3, B is A + 4.
A=3
B = 7;
no
?- A = aha, B is A + 4.
no
?- A is 3, B = A + 4.
A=3
B = 3+4;
no
Built-In-Prädikat „Cut“
Beispiel: Maximum zweier Zahlen
max(X, Y, Max) ist wahr, wenn Max das Maximum von X und Y ist.
Variante 1
max(X, Y, X) :- X >= Y.
max(X, Y, Y) :- X < Y.
Wenn die erste Regel zum Erfolg führt,
dann ist klar, dass die zweite Regel
nicht mehr zum Erfolg führen kann.
Variante 2
max(X, Y, X) :- X >= Y, !.
max(X, Y, Y) :- X < Y.
Durch Hinzufügen des Cut-Operators
kann unnötiges Backtracking verhindert
werden.
Text: Clocksin/Mellish, S.75-79
Text austeilen und Zeit zum Lesen geben ...
Built-In-Prädikat „Cut“
Semantik
• Notation: !
• Wird der ! das erste Mal als zu beweisendes Ziel angetroffen, so
gilt er unmittelbar als bewiesen.
• Sollen später im Rahmen eines Backtrackings Ziele bewiesen
werden, die vor dem ! liegen, so verhindert der ! dies.
Beispiel
call
P :- Q, !, R.
P :- S.
Pfad für Fall, dass Teilziel Q erfüllt werden
kann und Teilziel R
nicht erfüllt werden
kann.
exit
P
Q
!
R
S
fail
redo
facility(Pers, Fac) :- book_overdue(Pers, Book), !, basic_facility(Fac).
facility(Pers, Fac) :- general_facility(Fac).
basic_facility(reference).
basic_facility(enquiries).
additional_facility(borrowing).
additional_facility(inter_library_loan).
general_facility(X) :- basic_facility(X).
general_facility(X) :- additional_facility(X).
book_overdue(‚C. Watzer‘, book10089).
book_overdue(‚A. Jones‘, book29907).
...
client(‚A. Jones‘).
client(‚W. Metesk‘).
...
Beispiel zum „Cut“
Quelle: W. F. Clocksin und C.
S. Mellish, Programming in
Prolog, 4th Edition, Springer
Verlag, 1994, S.76 (Kapitel
4.2 The „Cut“)
Built-In-Prädikat „Cut“
Übung
Gegeben sei das folgende Prolog-Programm:
p(1).
p(2) :- !.
p(3).
Was antwortet das Prolog-System auf die folgenden Fragen?
?- p(X).
?- p(X), p(Y).
?- p(X), !, p(Y).
Built-In-Prädikat „Cut“
Übung (Lösungen)
Gegeben sei das folgende Prolog-Programm:
p(1).
p(2) :- !.
p(3).
Was antwortet das Prolog-System auf die folgenden Fragen?
?- p(X).
?- p(X), p(Y).
?- p(X), !, p(Y).
X=1; X=2
X=1, Y=1; X=1, Y=2; X=2, Y=1; X=2, Y=2
X=1, Y=1; X=1, Y=2
Built-In-Prädikat „Cut“
Negation durch „Cut & Fail“-Kombination
Prolog-Klauseln erlauben nur
die Darstellung positiver
Information.
Wie können z.B. die folgenden
Sachverhalte dargestellt werden?
• Anna ist keine Studentin.
• Anna mag alle Tiere ausser
Schlangen.
Annahme: Was nicht hergeleitet werden kann, ist falsch
(Closed World Assumption).
not_student(X) :- student(X), !, fail.
not_student(X).
likes(anna, X) :- snake(X), !, fail.
likes(anna, X) :- animal(X).
fail ist ein Prädikate das nicht erfüllt ist und daher Backtracking verursacht.
Built-In-Prädikat „Cut“
Vorsicht!
• Es kann sein, dass ein ! richtige Resultate produziert, wenn die
Fragen eine bestimmte Form haben. Dies garantiert aber nicht,
dass die Prozedur auch für Fragen mit einer anderen Form
richtig funktioniert.
• Der ! kann die deklarative Bedeutung einer Prozedur verändern:
Wenn die Reihenfolge der Klauseln geändert wird, kann sich die
Bedeutung der Prozedur ändern.
• ...
 Bei der Verwendung von ! vorsichtig sein!
Built-In-Prädikat „Cut“
Vorsicht! (Beispiel 1)
max(X, Y, Max) ist wahr, wenn Max das Maximum von X und Y ist.
Variante 2
max(X, Y, X) :- X >= Y, !.
max(X, Y, Y) :- X < Y.
Variante 3
max(X, Y, X) :- X >= Y, !.
max(X, Y, Y).
Variante 4
max(X, Y, Max) :- X >= Y, !, Max = X.
max(X, Y, Y).
Vorsicht!
Variante 3 funktioniert nur, wenn
die Variable Max im zu
beweisenden Ziel max(X, Y, Max)
nicht instantiiert ist.
Die Anfrage max(4, 1, 1)
beispielsweise führt zu einer
falschen Antwort.
Variante 4 eliminiert dieses
Problem, indem erst nach dem Cut
geprüft wird, ob das erste und das
dritte Argument gleich sind.
Built-In-Prädikat „Cut“
Vorsicht! (Beispiel 2)
Ohne !: Reihenfolge der Klauseln beeinflusst deklarative Bedeutung nicht
p :- a, b.
p :- c.
p :- c.
p :- a, b.
p  (a  b)  c
p  c  (a  b)
Mit !: Reihenfolge der Klauseln beeinflusst deklarative Bedeutung
p :- a, !, b.
p :- c.
p :- c.
p :- a, !, b.
p  (a  b)  (a  c)
p  c  (a  b)
Anwendungen
Einige konkrete Anwendungen besprechen ...
Logische Programmierung und Prolog
Literatur
• W. F. Clocksin und C. S. Mellish, Programming in
Prolog, 4th Edition, Springer Verlag, 1994.
• I. Bratko, Prolog: Programing for Artificial
Intelligence, Third Edition, Addison Wesley, 2001.
• L. Sterling und E. Shapiro, The Art of Prolog:
Advanced Programming Techniques, 2nd Edition,
1994.

Prolog und Logische Programmierung