鲁滨逊归结演绎推理python代码实现

鲁滨逊归结演绎推理是一种基于逻辑的推理方法，用于判断一个逻辑公式是否可满足。在Python中，可以使用一些逻辑推理库来实现鲁滨逊归结演绎推理，例如pyDatalog和prologpy。

下面是使用pyDatalog库实现鲁滨逊归结演绎推理的示例代码：

from pyDatalog import pyDatalog

# 定义谓词和规则
pyDatalog.create_terms('ancestor, parent, X, Y')

# 规则：如果X是Y的父亲，则X是Y的祖先
ancestor(X, Y) <= parent(X, Y)

# 规则：如果X是Y的父亲，并且Y是Z的祖先，则X也是Z的祖先
ancestor(X, Z) <= parent(X, Y) & ancestor(Y, Z)

# 添加事实
+parent('John', 'Tom')
+parent('Tom', 'Jerry')

# 查询祖先关系
print(ancestor(X, 'Jerry'))

# 输出结果
# X
# -----
# John
# Tom

上述代码中，我们使用pyDatalog库定义了谓词`ancestor`和`parent`，并定义了两个规则来推导祖先关系。然后，我们添加了一些事实，即`parent`关系。最后，通过查询`ancestor(X, 'Jerry')`来获取所有的祖先。

相关问题

python实现鲁滨逊归结演绎推理

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：

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：

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。

鲁滨逊归结原理python代码实现

鲁滨逊归结原理是一种用于判断逻辑命题公式可满足性的方法。下面是一个简单的Python代码实现鲁滨逊归结原理的示例：

# 定义一个函数，用于判断两个子句是否可以进行归结
def can_resolve(clause1, clause2):
    for literal in clause1:
        if literal == 'not':
            neg_literal = literal[2:]
        else:
            neg_literal = 'not' + literal
        if neg_literal in clause2:
            return True
    return False

# 定义一个函数，用于进行归结操作
def resolve(clause1, clause2):
    new_clause = []
    for literal in clause1:
        if literal == 'not':
            neg_literal = literal[2:]
        else:
            neg_literal = 'not' + literal
        if neg_literal not in clause2:
            new_clause.append(literal)
    for literal in clause2:
        if literal == 'not':
            neg_literal = literal[2:]
        else:
            neg_literal = 'not' + literal
        if neg_literal not in clause1:
            new_clause.append(literal)
    return new_clause

# 定义一个函数，用于判断逻辑命题公式是否可满足
def is_satisfiable(clauses):
    while True:
        new_clauses = []
        n = len(clauses)
        for i in range(n):
            for j in range(i+1, n):
                if can_resolve(clauses[i], clauses[j]):
                    resolvent = resolve(clauses[i], clauses[j])
                    if len(resolvent) == 0:
                        return True
                    if resolvent not in new_clauses:
                        new_clauses.append(resolvent)
        if len(new_clauses) == 0:
            return False
        clauses += new_clauses

# 测试代码
clauses = [['not', 'P', 'Q'], ['P'], ['Q']]
print(is_satisfiable(clauses))

上述代码实现了鲁滨逊归结原理的基本逻辑，通过判断两个子句是否可以进行归结，并进行归结操作，最终判断逻辑命题公式是否可满足。在测试代码中，我们定义了一个包含三个子句的逻辑命题公式，通过调用`is_satisfiable`函数来判断其可满足性。