如何通过削减来解释这个Prolog目标，并提高效率

Question

我一直在阅读my previous question的答案和评论，我尝试对Bratko（Prolog Programming for Artificial Intelligence，p.130）的一个例子应用给定的解释，但我不确定我理解它完全。示例如下所述：

我读了树和代码如下：

在目标列表中C :- P, Q, R, !, S, T, U. Prolog将逐一尝试实例化变量，最终到达true.。假设找到P和Q的值，并且R上的第一次尝试失败，则Prolog可以回溯到P和{{1}的情况找到了，并尝试Q的另一个选项（如果可用）。但是，如果同时找到R（导致R），并且P, Q, R = true.一如既往地成功，我们会丢弃任何选择点并且没有任何内容从那一点开始追踪（甚至不是!）。这意味着，如果找不到C :- V.的结果，则目标S将立即失败。 但是 Prolog仍然可以回溯到C :- P, Q, R, !, S, T, U.以查找A :- B, C, D.的其他值。如果找到B的其他匹配项，则会再次尝试B。等等。

假设我的解释是正确的，如果目标C成功或失败，无论C :- P, Q, R, !, S, T, U.的价值如何，您将如何提高效率？我的猜测是将B重写为A :- B, C, D.。

我的解释是否正确？考虑到A :- B, !, C, D上的一些先验信息，我的效率有何提高？

Answer 1

是的，您的理解是正确的。为了更好地看待它，我们可以将谓词重写为

a = (b & c & d)
c = (p & q & r) ~~>! (s & t & u) ; v

& &&:和其他运算符来自this answer（或者如果不清楚，请将此视为伪代码，~~>!通过不超过一个解决方案）。达到剪切后，将提交c，但a仍然可以回溯。

如果C中的A :- B, C, D.成功或失败，无论B的价值如何，您还可以将目标重新排序为

A :- C, B, D.

A :- B, !, C, D.中的剪切是红色剪切，只允许B成功一次，但如果您对其第二个结果感兴趣怎么办？红色削减会改变谓词的含义。