Μεταφραστές Περιορισμένης Αναζήτησης. Bounded Solve % bounded_solve (Goal,Depth) – Ισχύει όταν ο στόχος Goal έχει απόδειξη βάθους μικρότερου ή ισου του.

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Αλγόριθμοι Αναζήτησης
Advertisements

Αναλογικό • όταν ένα σύστημα είναι…………………… οι τιμές που παίρνει είναι συνεχόμενες.
Τεχνολογία ΛογισμικούSlide 1 Τυπική Εξειδίκευση u Τεχνικές για σαφή εξειδίκευση λογισμικού.
Πρώτο στοιχείο Δεύτερο στοιχείο.... ΑΡΙΘΜΗΜΕΝΗ ΛΙΣΤΑ 1.Πρώτο στοιχείο 2.Δεύτερο στοιχείο Πρώτο στοιχείο Δεύτερο στοιχείο Πρώτο στοιχείο 2.Δεύτερο.
Βάσεις Γνώσεων Datalog Proof Theory – Evaluation Paradigms Πάνος Βασιλειάδης Απρίλης 2003
Άρνηση στο Λ.Π.. Αρνητικά γεγονότα/γνώση δεν περιγράφονται στο πρόγραμμα. Απλώς δεν περιλαμβάνονται στο πρόγραμμα. Παράδειγμα –Γράφουμε: father (bob,
1 Διαλογικά συστήματα αποδείξεων (Interactive proof systems) Κρυπτογραφία & Πολυπλοκότητα καθ. Στάθης Ζάχος παρουσίαση: Νίκος Λεονάρδος.
Μέτα-προγραμματισμός. Μέτα-Προγραμματισμός Μέτα-προγράμματα: χρησιμοποιούν άλλα προγράμματα ως δεδομένα για επεξεργασία. Χρήσεις: –Παράγουν αποδείξεις.
Δένδρα Αναζήτησης Πολλαπλής Διακλάδωσης TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A Δένδρα στα οποία κάθε.
2ο Λύκειο Αγίας Βαρβάρας
Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης, Δένδρα AVL
1Πέτρος ΣτεφανέαςΠρογραμματιστικές Τεχνικές ΓΡΑΦΟΙ (GRAPHS) ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΤΕΧΝΙΚΕΣ Διδάσκοντες:Γιάννης Μαΐστρος Νίκος Παπασπύρου.
Δομές Δεδομένων 1 Στοίβα. Δομές Δεδομένων 2 Στοίβα (stack)  Δομή τύπου LIFO: Last In - First Out (τελευταία εισαγωγή – πρώτη εξαγωγή)  Περιορισμένος.
ΕΙΣΑΓΩΓΗ Tο PRISM είναι ένα πιθανοκρατικό εργαλείο μοντελοποίησης, για μοντελοποίηση μη ντετερμινιστικών συστημάτων. Βασίζεται στην κατασκευή ενός ακριβούς.
Alpha-Beta Pruning for Games with Simultaneous Moves Abdallah Saffidine, Hilmar Finnsson, Michael Buro Παρουσίαση: Βάλβης Δημήτριος Εργασία στο μάθημα.
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 6 : Θεώρημα Μέγιστης Ισχύος. Θεώρημα Μέγιστης Ισχύος Μπορούμε να υπολογίσουμε ποια είναι η αντίσταση που πρέπει να συνδέσουμε με μια.
Probabilistically Checkable Proofs Theorem (PCP THEOREM) Ομιλητής Ασημακόπουλος (Ευ)Άγγελος.
Το Πρόβλημα Routing and Path Coloring και οι εφαρμογές του σε πλήρως οπτικά δίκτυα Ευχαριστίες: οι διαφάνειες αυτές βασίστηκαν εν μέρει στην παρουσίαση.
Το Συντακτικό της PROLOG
ΕΡΩΤΗΜΑΤΑ ΕΠΙΛΟΓΗΣ 2 ΜΑΘΗΜΑ 8. ΑΠΑΛΟΙΦΗ ΔΙΠΛΟΕΓΓΡΑΦΩΝ DISTINCT Μπορούμε να απαλείψουμε τις διπλοεγγραφές που μας επιστρέφονται και που οφείλονται στην.
Βασικά Στοιχεία Ψηφιακής Επεξεργασίας Σήματος (ΙΙ)
Διερεύνηση γραφήματος. Ένας αλγόριθμος διερεύνησης γραφήματος επισκέπτεται τους κόμβους του γραφήματος με μια καθορισμένη στρατηγική, π.χ. κατά εύρος.
Searching Game Trees. The top-level statement play(Game) :- initialize(Game,Position,Player), display_game(Position,Player), play(Position,Player,Result).
1 ΤΜΗΜΑ ΜΠΕΣ Αλγόριθμοι Αναζήτησης Εργασία 1 Τυφλή Αναζήτηση.
Διαδικαστικά κατηγορήματα συστήματος PROLOG. 1.Αποκοπή, !. 2.Είσοδος / Έξοδος read (X) - X ταυτοποιείται με τον όρο που γράφεται στην οθόνη write (X)-
Θεώρημα Διαγνωσιμότητας
DR-Prolog: A System for Defeasible Reasoning with Rules and Ontologies on the Semantic Web Αναπαράσταση και Επεξεργασία Γνώσης Άνοιξη 2009.
Δυνάμεις, Ροπές ως προς σημείο, Στατική Ισορροπία 1.
Παιδιά με παράγοντες «υψηλού κινδύνου». Η ανάπτυξη ενός παιδιού μπορεί να επηρεαστεί από ατομικούς- βιολογικούς παράγοντες, οι οποίοι δρουν προγεννητικά.
ΤΜΗΜΑ ΝΟΜΙΚΗΣ ΤΟΜΕΑΣ ΔΙΕΘΝΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΜΣ ΔΙΚΑΙΟ ΕΥΡΩΠΑΙΚΗΣ ΕΝΩΣΗ Μ. Δ. Χρυσομάλλης Αναπληρωτής Καθηγητής.
SCHOOL OF EUROPEAN EDUCATION - HERAKLION OPTIONS OF SUBJECTS FOR YEAR 3 (Γ’ ΤΑΞΗ)
1 Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών Υπολογιστές και Δεδομένα Κεφάλαιο 4ο Πράξεις με μπιτ.
Προσδιορισμός Απαιτήσεων στην ανάπτυξη Π.Σ. (Διάλεξη 8)
Υγεία και Ευεξία Μαθητών/τριών
Αλγόριθμοι Εξαγωγής Συμπερασμάτων (Inference Engine)
Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός ΙΙ
Τα αθλήματα μας βοηθούν για τη σωματική κατάσταση και όχι μόνο.
Εισαγωγή στην Προσομοίωση
ΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ Κεφάλαιο 4 Έμπειρα Συστήματα
ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ & ΑΡΧΕΙΩΝ
Περιγραφή Ενότητας Σκοπός του μαθήματος είναι να κατανοήσουμε την έννοια της όψης της γλώσσας SQL. Χ. Σκουρλάς.
Εισαγωγή στον Προγ/μό Η/Υ
Πανεπιστήμιο Πελοποννήσου Τμήμα Οργάνωσης & Διαχείρισης Αθλητισμού
Πως μπορούν να μάθουν καλύτερα
ΟΙ ΑΝΘΡΩΠΟΙ ΓΥΡΩ ΜΑΣ (αντιμετωπίζοντας τις κρίσεις που
SANITARY AND STORM SEWER DESIGN A Direct Algebraic Solution
ENOTHTA 1 – Mεντελική γενετική Κεφ. 2, 3, 4, 5, (13)
ΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ Κεφάλαιο 3 Έμπειρα Συστήματα
Δομικα στοιχεια πολυμΕσων
Ευρωπαϊκη Ολοκληρωση: Θεσμοι και Νεεσ Πολιτικεσ
Πληροφοριακά Συστήματα και επιχείρηση
Αρχες διοικησησ & διαχειρισησ εργων
Solving Trig Equations
ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΜΕΣΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΓΡΑΦΕΙΟ ΦΥΣΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ
Μη Γραμμικός Προγραμματισμός
5.5 – Multiple-Angle and Product-to-Sum Identities
Find: σ’v at d=30 feet in [lb/ft2]
Find: Force on culvert in [lb/ft]
Αρχες διοικησησ & διαχειρισησ εργων
Οι σημαντικότερες εναλλακτικές ιδέες
A Find: Ko γT=117.7 [lb/ft3] σh=2,083 Water Sand
Unit Circle.
Law of Sine Chapter 8.2.
3Ω 17 V A3 V3.
Εθισμός Ηλιάνα Πούλου.
Find: ρc [in] from load (4 layers)
Adjectives.
ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ ΕΠΑΛΗΘΕΥΤΩΝ
ΕΝΟΤΗΤΑ 2 – Κεφάλαιο 5: Γνωριμία με το Λογισμικό
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Μεταφραστές Περιορισμένης Αναζήτησης

Bounded Solve % bounded_solve (Goal,Depth) – Ισχύει όταν ο στόχος Goal έχει απόδειξη βάθους μικρότερου ή ισου του Depth. bounded_solve (true,X) bounded_ solve ((A,B), X):- bounded_solve(A,X), bounded_solve(B,X). bounded_solve (A,X):- system (A),A. bounded_solve (A,X):- X ≥ 0, clause (A,B), X1 is X-1,bounded_solve(B,X1). % bounded_solve (Goal,Depth,Proof). bounded_solve (true,X,true). bounded_solve (A,B),X, (ProofA, ProofB)):- bounded_solve (A,X,ProofA), bounded_solve (B,X,ProofB). bounded_solve (A,X,(A is a system predicate)):- system(A),A. bounded_solve (A,X,(A follows from Proof)):- X ≥ 0, clause (A, B), X1 is X-1, bounded_solve (B,X1,Proof).

Προσομοίωση με επεξήγηση shell <-- prompt, read(G), do(G). prompt <-- write ('Next command?'). do (exit) < -- ! do(G) <-- ground(G), !, answer_ground(G), shell. do(G) <-- answer(G), shell. answer_ground(G) <-- solve2(G,Proof), !, write('Yes'), nl, write('Would you like an explanation?’), nl, read (Answer), act(Answer,Proof). answer_ground(G) <-- write ('No'), nl.

Προσομοίωση με επεξήγηση (συν.) answer(G) <-- solve2(G,Proof), !, write(G), nl, write('Would you like an explanation?'), nl, read(Answer), act(Answer, Proof), fail. answer(G) < -- write('No (more) solutions'), nl. act(yes,Proof) <-- present(Proof), nl. act(no, Proof). solve2(true,true) solve2((A,B), (ProofA, ProofB)): - solve2(A, Proof A), solve2 (B, ProofB). solve2((A, (A <-- true)):- clause(A,B), B==true, solve2(A, (A <-- Proof)):- clause(A,B), B=/=true, solve2(B,Proof).

Άσκηση 8 – Λύση [2] (συνέχεια) present((Proof1,Proof2)) <-- present(Proof1), present(Proof2). present(Proof) <-- fact(Proof,Fact), nl, writeln ([Fact, 'is a fact in the program.']). present(Proof) <-- rule(Proof,Head,Body,Rest), nl, writeln([Head, 'is proved using the rule']), display _rule(rule(Head,Body)), present(Rest). fact((Fact <-- true),Fact). rule((Goal <-- Proof),Goal,Body,Proof) <-- Proof ≠ true, extract_body(Proof,Body) extract_body ((Proof1, Proof2), (Body1, Body2)) <-­- !, extract_body(Proof1,Body1), extract_ body(Proof2,Body2). extract_body((Goal <-- Proof),Goal)).