Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта
Шрифт:
Для того, чтобы найти ациклический путь P между А и Z в графе G, необходимо:
Если А = Z , то положить P = [А], иначе найти ациклический путь P1 из произвольной вершины Y в Z, а затем найти путь из А в Y, не содержащий вершин из P1.
В этой формулировке неявно предполагается, что существует еще одно отношение, соответствующее поиску пути со следующий ограничением: путь не должен проходить через вершины из некоторого подмножества (в данном случае P1) множества всех вершин графа. В связи с этим мы определим ещё одну процедуру:
Аргументы в соответствии с рис. 9.19 имеют следующий
• А — некоторая вершина,
• G — граф,
• P1 — путь в G,
• P — ациклический путь в G, идущий из А в начальную вершину пути P1, а затем — вдоль пути P1 вплоть до его конца.
Pис. 9.19. Отношение
Между
На рис. 9.19 показана идея рекурсивного определения отношения
(1) Y — вершина, смежная с X,
(2) X не содержится в P1 и
(3) для P выполняется отношение
Рис. 9.20. Поиск в графе
На рис. 9.20 программа показана полностью. Здесь
означает, что в графе G существует дуга, ведущая из X в Y. Определение этого отношения зависит от способа представления графа. Если G представлен как пара множеств (вершин и ребер)
то
Классическая задача на графах — поиск Гамильтонова цикла, т.е. ациклического пути, проходящего через все вершины графа. Используя отношение
Здесь
Каждому пути можно приписать его стоимость. Стоимость пути равна сумме стоимостей входящих в него дуг. Если дугам не приписаны стоимости, то тогда, вместо стоимости, говорят о длине пути.
Для того, чтобы наши отношения
Здесь С — стоимость пути P, a C1 — стоимость пути P1. В отношении
Рис. 9.21. Поиск пути в графе:
Эту процедуру можно использовать для нахождения пути минимальной стоимости. Мы можем построить путь минимальной стоимости между вершинами
Аналогично можно среди всех путей между вершинами графа найти путь максимальной стоимости, задав цели
Заметим, что приведенный способ поиска максимальных и минимальных путей крайне неэффективен, так как он предполагает просмотр всех возможных путей и потому не подходит для больших графов из-за своей высокой временной сложности. В искусственном интеллекте задача поиска пути возникает довольно часто. В главах 11 и 12 мы изучим более сложные методы нахождения оптимальных путей.
9.5.3. Построение остовного дерева
Граф называется связным, если между любыми двумя его вершинами существует путь. Пусть G = (V, E) — связный граф с множеством вершин V и множеством ребep E. Остовное дерево графа G — это связный граф T = ( V, E'), где E' — подмножество E такое, что
(1) T — связный граф,
(2) в T нет циклов.
Выполнение этих двух условий гарантирует то, что T — дерево. Для графа, изображенного в левой части рис. 9.18, существует три остовных дерева, соответствующих следующим трем спискам ребер: