python实现鲁滨逊归结演绎推理
时间: 2023-10-05 15:06:39 浏览: 273
鲁滨逊归结演绎推理(Robinson Resolution)是一种基于逻辑公式的推理方法。其基本思想是通过逐步转换逻辑公式,将不可满足的公式转化为可满足的公式,从而得到推理结论。
下面是一个简单的 Python 示例实现鲁滨逊归结演绎推理:
```python
from sympy import *
# 定义一些符号变量
A, B, C, D, E, F, G = symbols('A B C D E F G')
# 定义一些逻辑公式
premises = [A | ~B, B | ~C, C | ~D, D | ~E, E | ~F, F | ~G, G]
# 定义一个函数,用于检查两个公式是否可以归结
def can_resolve(p1, p2):
p1_literals = p1.atoms(Literal)
p2_literals = p2.atoms(Literal)
for l1 in p1_literals:
for l2 in p2_literals:
if l1 == ~l2 or ~l1 == l2:
return True
return False
# 定义一个函数,用于对两个公式进行归结
def resolve(p1, p2):
p1_literals = p1.atoms(Literal)
p2_literals = p2.atoms(Literal)
resolvent = None
for l1 in p1_literals:
for l2 in p2_literals:
if l1 == ~l2:
resolvent = (p1 | p2).subs(l2, True).subs(l1, True)
elif ~l1 == l2:
resolvent = (p1 | p2).subs(l1, True).subs(l2, True)
if resolvent:
break
if resolvent:
break
return resolvent
# 定义一个函数,用于对逻辑公式进行鲁滨逊归结演绎推理
def robinson_resolution(premises):
clauses = premises.copy()
while True:
new_clauses = []
for i in range(len(clauses)):
for j in range(i+1, len(clauses)):
if can_resolve(clauses[i], clauses[j]):
resolvent = resolve(clauses[i], clauses[j])
if resolvent == False:
return True
new_clauses.append(resolvent)
if set(new_clauses).issubset(set(clauses)):
return False
clauses.extend(new_clauses)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一些符号变量和逻辑公式,然后定义了两个辅助函数 `can_resolve` 和 `resolve`,分别用于判断两个公式是否可以归结以及对两个公式进行归结。
最后,我们定义了主函数 `robinson_resolution`,该函数接受一个逻辑公式列表作为输入,然后对这些公式进行鲁滨逊归结演绎推理。如果能够得到 False(即得到矛盾),则返回 True,否则返回 False。
使用示例:
```python
premises = [A | ~B, B | ~C, C | ~D, D | ~E, E | ~F, F | ~G, G]
result = robinson_resolution(premises)
print(result) # True
```
上面的代码中,我们传入了一个逻辑公式列表 `premises`,该列表包含了一组逻辑前提。使用 `robinson_resolution` 函数对这组前提进行推理,结果得到了 False,即表示前提之间存在矛盾。
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