Читаем Prolog полностью

(2)        д( В, F/G, Пд) - дерево с непустыми поддеревьями; В  -   корень дерева, Пд  -  список поддеревьев; G  -  g( B);   F  -  уточненное значение f( В),  т.е. значение   f    для наиболее перспективного преемника вершины В;  список Пд   упорядочен в порядке возрастания f-оценок поддеревьев.

Уточнение значения  f  необходимо для того, чтобы дать программе возможность распознавать наиболее перспективное поддерево (т.е. поддерево, содержащее наиболее перспективную концевую вершину) на любом уровне дерева поиска. Эта модификация f-оценок на самом деле приводит к обобщению, расширяющему область определения функции f.  Теперь функция  f  определена не только на вершинах, но и на деревьях. Для одновершинных деревьев (листов) n  остается первоначальное определение

        f( n) = g( n) + h( n)

Для дерева T  с корнем  n,   имеющем преемников m1m2,   ...,  получаем

        f( T) = min  f( mi )

                      i

Программа поиска с предпочтением, составленная в соответствии с приведенными выше общими соображениями, показана на рис 12.3. Ниже даются некоторые дополнительные пояснения.

Так же, как и в случае поиска в ширину (рис. 11.13), ключевую роль играет процедура расширить, имеющая на этот раз шесть аргументов:

        расширить( Путь, Дер, Предел, Дер1, ЕстьРеш, Решение)

Эта процедура расширяет текущее (под)дерево, пока  f-оценка остается равной либо меньшей, чем Предел.

% Поиск с предпочтением

        эврпоиск( Старт, Решение):-

                макс_f( Fмакс).                     % Fмакс  >  любой  f-оценки

                расширить( [ ], л( Старт, 0/0), Fмакс, _, да, Решение).

        расширить( П, л( В, _ ), _, _, да, [В | П] ) :-

                цель( В).

        расширить( П, л( В, F/G), Предел, Дер1, ЕстьРеш, Реш) :-

            F <= Предел,

            ( bagof( B1/C, ( после( В, В1, С), not принадлежит( В1, П)),

                            Преемники),   !,

                преемспис( G, Преемники, ДД),

                опт_f( ДД, F1),

                расширить( П, д( В, F1/G, ДД), Предел, Дер1,

                                                                    ЕстьРеш, Реш);

            ЕстьРеш = никогда).                 % Нет преемников - тупик

        расширить( П, д( В, F/G, [Д | ДД]), Предел, Дер1,

                                                                  ЕстьРеш, Реш):-

                F <= Предел,

                опт_f( ДД, OF), мин( Предел, OF, Предел1),

                расширить( [В | П], Д, Предел1, Д1, ЕстьРеш1, Реш),

                продолжить( П, д( В, F/G, [Д1, ДД]), Предел, Дер1,

                                                            ЕстьРеш1, ЕстьРеш, Реш).

        расширить( _, д( _, _, [ ]), _, _, никогда, _ ) :-  !.

                                   % Тупиковое дерево - нет решений

        расширить( _, Дер, Предел, Дер, нет, _ ) :-

                f( Дер, F), F > Предел.           % Рост остановлен

        продолжить( _, _, _, _, да, да, Реш).

        продолжить( П, д( В, F/G, [Д1, ДД]), Предел, Дер1,

                                                           ЕстьРеш1, ЕстьРеш, Реш):-

                ( ЕстьРеш1 = нет, встав( Д1, ДД, НДД);

                  ЕстьРеш1 = никогда, НДД = ДД),

                опт_f( НДД, F1),

                расширить( П, д( В, F1/G, НДД), Предел, Дер1,

                                                                                ЕстьРеш, Реш).

        преемспис( _, [ ], [ ]).

        преемспис( G0, [В/С | ВВ], ДД) :-

                G is G0 + С,

                h( В, Н),                                   % Эвристика h(B)

                F is G + Н,

                преемспис( G0, ВВ, ДД1),

                встав( л( В, F/G), ДД1, ДД).

% Вставление дерева Д в список деревьев ДД с сохранением

% упорядоченности по f-оценкам

        встав( Д, ДД, [Д | ДД] ) :-

                f( Д, F), опт_f( ДД, F1),

                F =< F1,  !.

        встав( Д, [Д1 | ДД], [Д1 | ДД1] ) ) :-

                встав( Д, ДД, ДД1).

% Получение f-оценки

        f( л( _, F/_ ), F).                                             % f-оценка листа

        f( д( _, F/_, _ ) F).                                          % f-оценка дерева

        опт_f( [Д | _ ], F) :-                                       % Наилучшая f-оценка для

             f( Д, F).                                                     % списка деревьев

        опт_f( [ ], Fмакс) :-                                      % Нет деревьев:

              мaкс_f( Fмакс).                                      % плохая f-оценка

        мин( X, Y, X) :-

             Х =< Y,   !.

        мин( X, Y, Y).

Рис. 12. 3.  Программа поиска с предпочтением.

Аргументы процедуры расширить имеют следующий смысл:

Путь             Путь между стартовой вершиной и корнем дерева Дер.

Дер               Текущее (под)дерево поиска.

Предел         Предельное значение f-оценки, при котором допускается расширение.

Перейти на страницу:

Похожие книги

C++ Primer Plus
C++ Primer Plus

C++ Primer Plus is a carefully crafted, complete tutorial on one of the most significant and widely used programming languages today. An accessible and easy-to-use self-study guide, this book is appropriate for both serious students of programming as well as developers already proficient in other languages.The sixth edition of C++ Primer Plus has been updated and expanded to cover the latest developments in C++, including a detailed look at the new C++11 standard.Author and educator Stephen Prata has created an introduction to C++ that is instructive, clear, and insightful. Fundamental programming concepts are explained along with details of the C++ language. Many short, practical examples illustrate just one or two concepts at a time, encouraging readers to master new topics by immediately putting them to use.Review questions and programming exercises at the end of each chapter help readers zero in on the most critical information and digest the most difficult concepts.In C++ Primer Plus, you'll find depth, breadth, and a variety of teaching techniques and tools to enhance your learning:• A new detailed chapter on the changes and additional capabilities introduced in the C++11 standard• Complete, integrated discussion of both basic C language and additional C++ features• Clear guidance about when and why to use a feature• Hands-on learning with concise and simple examples that develop your understanding a concept or two at a time• Hundreds of practical sample programs• Review questions and programming exercises at the end of each chapter to test your understanding• Coverage of generic C++ gives you the greatest possible flexibility• Teaches the ISO standard, including discussions of templates, the Standard Template Library, the string class, exceptions, RTTI, and namespaces

Стивен Прата

Программирование, программы, базы данных
1001 совет по обустройству компьютера
1001 совет по обустройству компьютера

В книге собраны и обобщены советы по решению различных проблем, которые рано или поздно возникают при эксплуатации как экономичных нетбуков, так и современных настольных моделей. Все приведенные рецепты опробованы на практике и разбиты по темам: аппаратные средства персональных компьютеров, компьютерные сети и подключение к Интернету, установка, настройка и ремонт ОС Windows, работа в Интернете, защита от вирусов. Рассмотрены не только готовые решения внезапно возникающих проблем, но и ответы на многие вопросы, которые возникают еще до покупки компьютера. Приведен необходимый минимум технических сведений, позволяющий принять осознанное решение.Компакт-диск прилагается только к печатному изданию книги.

Юрий Всеволодович Ревич

Программирование, программы, базы данных / Интернет / Компьютерное «железо» / ОС и Сети / Программное обеспечение / Книги по IT
3ds Max 2008
3ds Max 2008

Одни уверены, что нет лучшего способа обучения 3ds Мах, чем прочитать хорошую книгу. Другие склоняются к тому, что эффективнее учиться у преподавателя, который показывает, что и как нужно делать. Данное издание объединяет оба подхода. Его цель – сделать освоение 3ds Мах 2008 максимально быстрым и результативным. Часто после изучения книги у читателя возникают вопросы, почему не получился тот или иной пример. Видеокурс – это гарантия, что такие вопросы не возникнут: ведь автор не только рассказывает, но и показывает, как нужно работать в 3ds Мах.В отличие от большинства интерактивных курсов, где работа в 3ds Мах иллюстрируется на кубиках-шариках, данный видеокурс полностью практический. Все приемы работы с инструментами 3ds Мах 2008 показаны на конкретных примерах, благодаря чему после просмотра курса читатель сможет самостоятельно выполнять даже сложные проекты.

Владимир Антонович Верстак , Владимир Верстак

Программирование, программы, базы данных / Программное обеспечение / Книги по IT