人工智能归结原理实验代码python

人工智能的归结原理是一种基于逻辑推理的推理方法，其实现方式有多种，包括基于规则的方法、基于搜索的方法和基于学习的方法等。下面是一个基于规则的归结原理实验代码示例：

# 定义规则库
rules = [
    # 规则1：如果A和B都是真，则A或B也是真
    {'premise': ['A', 'B'], 'conclusion': 'A or B'},
    # 规则2：如果A或者B是真，且A和B都不是真，则A和B至少有一个是真
    {'premise': ['A or B', 'not A and not B'], 'conclusion': 'A or B must be true'},
    # 规则3：如果A和B都是假，则A和B的否定也是真
    {'premise': ['not A', 'not B'], 'conclusion': 'A and B are false'}
]

# 定义变量和初始状态
variables = ['A', 'B']
state = {'A': False, 'B': False}

# 执行归结推理
def resolution(state, rules, variables):
    while True:
        # 遍历所有规则
        for rule in rules:
            # 如果规则前提中的所有变量都在状态中存在，并且前提中的所有变量都为真，则执行结论
            if all([var in state and state[var] for var in rule['premise']]):
                if eval(rule['conclusion'], state):
                    # 如果结论为真，则停止推理，返回True
                    return True
                else:
                    # 如果结论为假，则将结论中的变量加入状态中
                    for var in variables:
                        if var in rule['conclusion']:
                            state[var] = True
                            break
        # 如果状态没有发生改变，则停止推理，返回False
        if all([state[var] == False for var in variables]):
            return False

# 执行归结推理并输出最终状态
result = resolution(state, rules, variables)
print(state)

在上面的示例代码中，我们定义了一个规则库和一些初始状态的变量值。然后我们实现了一个基于规则的归结推理函数，该函数遍历规则库中的规则，并根据规则前提和结论中的变量执行推理操作，最终返回推理的结果。在示例代码中，我们执行了一次归结推理并输出了推理后的最终状态。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体场景选择不同的推理方法和实现方式。