Fundamentos de Prolog: uma breve Fundamentos de Prolog: uma breve introdução à programação em lógicaintrodução à programação em lógica
Jacques Robin, [email protected], www.di.ufpe.br/~jr
O que é Prolog?O que é Prolog?
Primeiro e mais usado linguagem do paradigma da Programação em Lógica (PL)
Operacionalização simples, prática e eficiente da PL
PL unifica: Engenharia de Software (especificação formal,
linguagens de programação) IA (raciocino e Representação do Conhecimento (RC)) Banco de Dados -- Dedutivos (BDDs) Teoria Lógica (TL) das provas
Metáfora da programação em lógicaMetáfora da programação em lógica
Teoria Lógica = Programa = BD dedutivo = BC Programar = apenas declarar axiomas e regras Axiomas da TL:
fatos da BC parte extensional do BDD dados explícitos de um BD tradicional
Regras da TL (e da BC): parte intencional do BDD
Teoremas da TL: deduzidos a partir dos axiomas e das regras dados implícitos do BDD
Linguagens de PLLinguagens de PL
Interpretadas (interatividade) e compiladas (eficiência)
Interpretadores-Compiladores (IC) de PL: SGBD dedutivos (em geral em memória central) Motores de inferência Provadores de teoremas para lógicas com grande
interseção com a Lógica da 1a ordem (L1)
Interação: Declarar o que é verdadeiro (axiomas e regras do PL/BDD) Chamar o IC e carregar o PL/BDD Perguntar o que é verdadeiro (tentar provar teoremas =
executar o PL = consultar o BDD)
PL x resto do mundoPL x resto do mundo
PL x programação imperativa, funcional e 00: mais declarativa, mais alto-nível mais versátil -- linguagem única para:
especificar formalmente e implementarprogramar aplicações, scripts e consultas em BD
PL x outros formalismos de RC: melhor fundamentação teórica melhor integração com o resto da ciência computação
PL = base interessante para integração de paradigmas
PL = caso particular de programação por restrições
Cláusulas de HornCláusulas de Horn
Formulas de L1: em forma normal implicativa (todas as variáveis
implicitamente universalmente quantificadas) com premissas todas positivas e uma conclusão única e positiva.
Padrão: P1 & ... & Pn => C Muitas mas nem todas as formulas de L1 tem
conjunto equivalente de cláusulas de Horn, cex:V X,Y animal_lover(X) & animal(Y) & kills(X,Y) => F
Programa Prolog = conjunto (implicitamente conjuntivo) de cláusulas de Horn
Programa Prolog e cláusulas de HornPrograma Prolog e cláusulas de Horn
Fatos Prolog: cláusulas de Horn com premissa única T implícita ex: C. <=> T => C
Regras Prolog: outras cláusulas de Horn ex: C :- P1, ... ,Pn. <=> P1 & ... & Pn => C
Premissas de cláusulas com a mesma conclusão são implicitamente disjuntivas: ex: {C :- P1, ... ,Pn., C :- Q1, ... ,Qm} <=> (P1& ... & Pn) v (Q1 & ... & Qm) => C
Escopo das variáveis = uma cláusula
Interpretador Prolog: controle e Interpretador Prolog: controle e buscabusca
Aplica regra de resolução: com estratégia linear (sempre tenta unificar ultimo
fato a provar com a conclusão de uma cláusula do programa),
na ordem de escritura das cláusulas no programa, com encadeamento de regras para trás, busca em profundidade e da esquerda para direita das premissas das
cláusulas, e com backtracking sistemático e linear quando a
unificação falha, e sem occur-check na unificação.
Estratégia eficiente mas incompleta.
Verificação de ocorrênciaVerificação de ocorrência
Ao contrario da unificação da resolução: unificação de Prolog é sem occur-check, quando chamado com uma variável X e um literal l, instância X com l, sem verificar antes se X ocorre em l.
Junto com a busca em profundidade: faz que Prolog pode entrar em loop com regras
recursivas, ex: c(X) :- c(p(X)). gera lista infinita de objetivos: c(p(U)), c(p(p(U))), c(p(p(p(U)))), ... cabe ao programador de não escrever tais regras, torna a unificação linear no lugar de quadrática no tamanho dos termos a unificar
West é criminoso? em L1West é criminoso? em L1
V P,W,N american(P) & weapon(W) & nation(N) & hostile(N) & sells(P,N,W) => criminal(P)
E W owns(nono,W) & missile(W)V W owns(nono,W) & missile(W)
=> sells(west,nono,W)V X missile(W) => weapon(W)V X enemy(N,america) =>
hostile(N)american(west)nation(nono)enemy(nono,america)nation(america)
american(P) & weapon(W) & nation(N) & hostile(N) & sells(P,N,W) => criminal(P)
owns(nono,m1)missile(m1)owns(nono,W) & missile(W) =>
sells(west,nono,W)missile(W) => weapon(W)enemy(N,america) =>
hostile(N)american(west)nation(nono)enemy(nono,america)nation(america)
West é criminoso? em PrologWest é criminoso? em Prolog
american(P) & weapon(W) & nation(N) & hostile(N) & sells(P,N,W) => criminal(P)
owns(nono,m1)missile(m1)owns(nono,W) & missile(W) =>
sells(west,nono,W)missile(W) => weapon(W)enemy(N,america) =>
hostile(N)american(west)nation(nono)enemy(nono,america)nation(america)
criminal(P) :- american(P), weapon(W), nation(N), hostile(N), sells(P,N,W).
owns(nono,m1).missile(m1).sells(west,nono,W) :-
owns(nono,W), missile(W).weapon(W) :- missile(W).hostile(N) :- enemy(N,america).american(west).nation(nono).enemy(nono,america).nation(america).
West é criminoso? buscaWest é criminoso? busca
criminal(P) :- american(P), weapon(W), nation(N), hostile(N), sells(P,N,W).
owns(nono,m1).missile(m1).sells(west,nono,W) :-
owns(nono,W), missile(W).weapon(W) :- missile(W).hostile(N) :- enemy(N,america).american(west).nation(nono).enemy(nono,america).nation(america).
criminal(west)? <- yes.american(west)? -> yes.weapon(W)? <- W = m1.
missile(W)? -> W = m1.nation(N)? -> N = nono.hostile(nono)? <- yes.
enemy(nono,america)? -> yes.
sells(west,nono,m1)? <- yes.owns(nono,m1)? -> yes.missile(m1)? -> yes.
Ordem influencia a eficiênciaOrdem influencia a eficiência
criminal(P) :- american(P), weapon(W), nation(N), hostile(N), sells(P,N,W).
owns(nono,m1).missile(m1).sells(west,nono,W) :-
owns(nono,W), missile(W).weapon(W) :- missile(W).hostile(N) :- enemy(N,america).american(west).nation(america).enemy(nono,america).nation(nono).
criminal(west)? <- yes.american(west)? -> yes.weapon(W)? <- W = m1.
missile(W)? -> W = m1.nation(N)? -> N = america.hostile(america)? <- no.
enemy(america,america)? -> no.
backtrack: nation(N), N \ {america}? -> N = nono.hostile(nono)? <- yes.
enemy(nono,america)? -> yes.
sells(west,nono,m1)? <- yes.owns(nono,m1)? -> yes.missile(nono,m1)? -> yes.
Prolog devolve a primeira respostaProlog devolve a primeira resposta
g1(a).g21(a).g3(a).g4(a).g1(b).g21(b).g22(b).g3(b).g(X) :- g1(X), g2(X).g1(X) :- g3(X), g4(X).g2(X) :- g21(X), g22(X).
$ prolog?- consult(“g.pl”).yes?- g(U).U = b?- ;U = a ?- ;no?- halt.$
Forçar o backtracking para obter Forçar o backtracking para obter todas as respostastodas as respostas
g1(a).g21(a).g3(a).g4(a).g1(b).g21(b).g22(b).g3(b).g(X) :- g1(X), g2(X).g(X) :- g3(X), g4(X).g2(X) :- g21(X), g22(X).
g(U)? <- U = b. g1(U)? -> U = a. g2(a)? <- no.
g21(a)? -> yes. g22(a)? -> no.
g1(U), U \ {a}? -> U = b. g2(b)? <- yes.
g21(b)? -> yes. g22(b)? -> yes.
; g1(U), U \ {a,b} ? -> no.
Backtracking em cascadasBacktracking em cascadas
g1(a).g21(a).g3(a).g4(a).g1(b).g21(b).g22(b).g3(b).g(X) :- g1(X), g2(X).g(X) :- g3(X), g4(X).g2(X) :- g21(X), g22(X).
g(U), g \ {g1,g2}? <- U = a. g3(U)? -> U = a. g4(a)? -> yes.; g3(U), U \ {a}? -> U = b. g4(b)? -> no. g3(U), U \ {a,b}? -> no.g(U), g \ {g1,g2 ; g3,g4}? -
> no.
Sintaxe 1 Sintaxe 1 fato -> fa. (abrev. para Formula Atômica) regra -> fa0 :- fa1, ... , faN. consulta -> fa1, ... , faN. fa -> pred(termo1, ... , termoN) | preop termo1
termo2 | termo1 inop termo2 | termo1 termo2
postop termo -> constante | variável | fa constante -> átomos | numeros pred -> átomo Ao invés de L1: nenhuma distinção entre
predicados e funções
Sintaxe 2Sintaxe 2
variável ex: G, Glr, geber-ramalho, 1geber, _glr, _
átomo ex: g, glr, =>, geber_ramalho, geber1, ‘geber ramalho’
número ex: 23 termos, fatos, regras e consultas sem
variáveis: instanciadas (ground) termos, fatos e regras com variáveis:
universais consultas com variáveis: existenciais
Predicados built-inPredicados built-in
op de unificação = e lista . teste e conversão de tipos: atom, integer, real, var,
name, list, etc. controle de busca: !, fail, true, repeat negação por falha: not op aritméticos: is, +, -, *, /, mod, =:=, >, <, etc. entrada/saída: read, write, nl, consult, reconsult,
etc. inspeção de código: functor, arg, =.., listing, clause meta-programação: assert, retract, call manipulação de conjuntos: bagof, setof
SemânticaSemântica
Programa Prolog P possui 2 semânticas: semântica declarativa =
semântica das formulas de L1 correspondendo as cláusulas de P
em geral: conjunto mínimo de termos instanciados verificando P extensão de P como BDD modelo de Herbrand
semântica procedimental = execução do algoritmo de resolução sobre P
Maioria dos predicados built-in: funcionam por efeitos colaterais não possuem semântica declarativa em L1
ListasListas
[ e ]: início e fim de lista , separação entre eltos |: separação entre 1o elto e resto da lista ?- [a,b,X,p(Y,C)] = [Head|Tail] Head = a, Tail = [b,X,p(Y,C)] ?- [[p(X),[a]],q([b,c])] = [[H|T1]|T2] H = p(X), T1 = [[a]], T2 = [q([b,c])] member(X,[X|_]).
member(X,[Y|Z]) :- member(X,Z). ?- member(b,[a,b,c]) -> yes. ?- member(X,[a,b,c]) -> X = a ; X = b ; X = c ; no.
Igualdade x unificaçãoIgualdade x unificação
Ao invés de L1, Prolog não inclui operador de igualdade semântica.
= operador de unificação sintática: não declara nada, apenas teste se 2 termos podem
se tornar igual por unificação das suas variáveis falha com termos ground sintaticamente diferentes
== operador de igualdade sintática: também apenas teste igualdade de 2 termos, sem
tentar unificar as suas variáveis falha com termos sintaticamente diferentes, mesmo
universais
Igualdade x unificação: exemplosIgualdade x unificação: exemplos
?- geber = senior -> no. ?- prof(X,disc(Y,dept(di,ufpe))) = prof(geber,disc(ia,Z)). -> X = geber, Y = ia, Z = dept(di,ufpe). ?- prof(X,disc(Y,dept(di,ufpe))) == prof(geber,disc(ia,Z). -> no. ?- prof(X,disc(Y,dept(di,ufpe))) == prof(U,disc(V,dept(di,ufpe))). -> no. ?- prof(X,disc(Y,dept(di,ufpe))) == prof(X,disc(Y,dept(di,ufpe))). -> yes. prof(ia,di,ufpe,geber). musico(senior). ?- geber = senior, prof(X,ia,di,ufpe), musico(X). -> no. e não: X = geber = senior. prof(ia,di,ufpe,pessoa(geber,_). musico(pessoa(_,senior)). pessoa(geber, senior). ?- prof(X,ia,di,ufpe), musico(X). -> X = pessoa(geber,senior).
Evitar backtracking inútil: Evitar backtracking inútil: !! (o cut) (o cut)
op built-in de pruning, logicalmente sempre verificado
com efeito colateral de impedir backtracking: na sua esquerda na cláusula que ocorre em outras cláusulas com a mesma conclusão
ex: A :- B, C, D. C :- M, N, !, P, Q. C :- R.
impede backtracking P -> N permite backtracking N -> M, Q -> P, D -> (R xor Q), (P xor R) -> B R tentado:
unicamente se M ou N falha nunca se P ou Q falha
Cut: exemploCut: exemplo
f1(X,0) :- X < 3.f1(X,2) :- 3 =< X, X < 6.f1(X,4) :- 6 =< X.
f1(1,Y), 2 < Y? <- no f1(1,Y)? -> X = 1, Y = 0
1 < 3? -> yes 2 < 0? -> no f1(1,Y)? -> X = 1, Y = 2
3 =< 1? -> no f1(1,Y)? -> X = 1, Y = 4
6 =< 1? -> no
f2(X,0) :- X < 3, !.f2(X,2) :- 3 =< X, < 6, !.f2(X,4) :- 6 <= X, !.
f2(1,Y), 2 < Y? <- no f2(1,Y)? -> X = 1, Y = 0
1 < 3? -> yes 2 < 0? -> no
Cut: exemplo (cont.)Cut: exemplo (cont.)
f3(X,0) :- X < 3, !.f3(X,2) :- X < 6, !.f3(X,4).?- f3(1,Y).Y = 0?- ;no.?- Esses cuts modificam até
a semântica declarativa do programa
f4(X,0) :- X < 3.f4(X,2) :- X < 6.f4(X,4).?- f4(1,Y).Y = 0?- ;Y = 2.?-
Hipótese do mundo fechadoHipótese do mundo fechado
Ao invés de L1, Prolog não permite nem fatos, nem conclusões de regras negativos, cex: ~animal_lover(geber).~kill(X,Y) :- animal_lover(X), animal(Y).
Princípio de economia: declarar e deduzir apenas o que é verdadeiro, supor que tudo que não é mencionado nem
deduzível é falso (hipótese do mundo fechado) Operador de negação por falha em premissas:
not p(X) verificado sse p(X) falha =/= de ~p(X) verificado sse ~p(X) no BDE ou na
conclusão de uma regra com premissas verificadas
Negação por Falha (NF) 1Negação por Falha (NF) 1
Permite raciocínio não monótono, ex:ave(piupiu).road_runner(bipbip).ave(X) :- road_runner(X).voa1(X) :- ave(X), not road_runner(X).voa1(X)? -> X = piupiu ; no. Sem semântica declarativa em L1 Depende da ordem, ex:voa2(X) :- not road_runner(X), ave(X).voa2(X)? -> no.
Negação por Falha 2Negação por Falha 2
NF pode ser implementado apenas com ! e fail, ex: voa3(X) :- road_runner(X), !, fail. voa3(X) :- ave(X). não(X) :- X, !, fail ; true.
NF torna resolução de Prolog (Select Depth-1st Linearly w/ Negation as Failure (SDLNF)) inconsistente ex: edge(a,b).
sink(X) :- not edge(X,Y). sink(a)? -> no. sink(b)? -> yes. sink(X)? -> no.
Prolog x sistemas de produção: Prolog x sistemas de produção: controlecontrole
Raciocino dirigido pelo objetivo (e não pelos dados)
Regras encadeada para trás (e não para frente)
Busca em de cima para baixo e em profundidade na árvore de prova (e não de baixo para cima e em largura)
Sempre dispara 1a regra aplicável encontrada (ie, sem resolução de conflitos)
Backtracking quando 1a regra leva a uma falha
Prolog x sistemas de produção:Prolog x sistemas de produção:poder expressivopoder expressivo
Fatos universais (e não apenas instanciados): ex: ancestral(X,adão).
Unificação (e não apenas matching): bidirecional variáveis lógicas podem ser instanciadas com termos
compostos (e não apenas atómicos) ex: ?- prof(X,disc(ia,dept(di,ufpe)))
= prof(pessoa(geber,Y),disc(ia,Z)) -> X = pessoa(geber,Y), Z = dept(di,ufpe).
Prolog x resolução em L1Prolog x resolução em L1
Restrições de Prolog com respeito a L1: apenas cláusulas de Horn sem igualdade semântica unificação sem verificação de ocorrência
Extensões de Prolog com respeito a L1: predicados (e não apenas funções) como
construtores de termos predicados built-in de segunda ordem
Outras diferencias com respeito a L1: negação por falha (limitada mas não monótona)
Outras linguagens de PLOutras linguagens de PL
PL com semântica declarativa estendida: negação explícita conclusões disjuntivas igualdade semântica (Eqlog)
PL com semântica procedimental estendida: backtracking inteligente controle de busca por meta-regras (MRS, Metalog)
PL para SGBD dedutivo (Datalog): encadeamento para frente busca em aprofundamento iterativo otimização de acesso à memória segundaria resolução completa e correta
Prolog x programação imperativa 1Prolog x programação imperativa 1
Interativo: compilação transparente integrada na interpretação rodar programa = consultar um BD
Gerenciamento automático da memória Mecanismo único de manipulação de dados --
unificação de termos lógicos -- implementando: atribuição de valor passagem de parâmetros alocação de estruturas leitura e escritura em campos de estruturas
Prolog x programação imperativa 2Prolog x programação imperativa 2
Estrutura de dados única: termo Prolog variáveis lógicas sem tipo estático
Controle implícito built-in na estrategia de resolução, ex: Em programação imperativa
procedure c(E) const e0:tipoE0; var E:tipoE, S0:tipoS0, l1:tipo-I1, S1:tipoS1; do if E = e0 then do S0 := call p0(e0); return S0; end; else do I1 := call p1(E); S1 := call p2(E,l1); return S1; end; end;
Em Prolog c(e0,S0) :- p0(e0,S0). c(E,S1) :- p1(E,I1), p2(E,I1,S1).
Prolog x programação funcional 1Prolog x programação funcional 1
Matematicamente, predicado = relação: não-determinismo:
respostas múltiplas (disponíveis por backtracking), unificação e busca built-in, livra o programador da implementação do controle;
bi-direcionalidade: cada argumento pode ser entrada ou saída,
dependendo do contexto de chamada, única definição para usos diferentes: verificador,
instanciador, resolvedor de restrições, enumerador. integração imediata com BD relacional
Prolog x programação funcional 2Prolog x programação funcional 2
Append em Lisp:(defun append(L1,L2) (cond ((null L1) L2)) (T (cons (first L1) (append (rest L1) L2))))))?- append([a,b],[c,d])[a,b,c,d]
Append em Prolog:append([],L,L).append([H|T1],L,[H|T2]) :- append(T1,L,T2).?- append([a,b],[c,d],R).R = [a,b,c,d].
Append relacional codifica 8 funções
Vários usos do mesmo predicadoVários usos do mesmo predicado
verificador: ?- append([a,b],[c],[a,b,c]). -> yes.?- append([a,b],[c],[a]). -> no.
instanciador:?- append([a,b],[c],R). -> R = [a,b,c].?- append(H,[c],[a,b,c]). -> H = [a,b].
resolvedor de restrições:?- append(X,Y,[a,b,c]). -> X = [], Y = [a,b,c] ; -> X = [a], Y = [b,c] ...
enumerador: ?- append(X,Y,Z). -> X = [], Y =[], Z = [] ; -> X = [_], Y = [], Z = [_] ...
Prolog x programação OOProlog x programação OO
Funcionalidades built-in: + unificação e busca - tipos, herânça e encapsulação
Ontologicalmente: Entidade Atómica (EA): em OO, valor de tipo built-in
em Prolog, átomo (argumento ou predicado) Entidade Composta (EC): em OO, objeto
em Prolog, fato Relação simples entre EC e EA: em OO, atributo de tipo built-in
em Prolog, posição em um predicado Relação simples entre ECs: em OO, atributo de tipo objeto
em Prolog, predicado Relação complexa entre entidades: em OO, método
em Prolog, conjunto de regras
Prolog x programação OO: exemploProlog x programação OO: exemplo
Em OO:pt[subclass_of planobj; attrs[X inst_of int, Y inst_of int]; mets[right(Pt inst_of pt) {return self.X >= Pt.X}]]pt1[inst_of pt; attrs[X = 0, Y = 0]]pt2[inst_of pt; attrs[X = 1, Y =1]]?- pt1.above(pt2) -> no.
Em Prolog:pt(0,0).pt(1,1).planobj(pt(_,_)).right(pt(X1,_),pt(X2,_) :- X1 >= X2.?- above(pt(0,0),pt(1,1)). -> no.
Programação por restriçõesProgramação por restrições
Programar = declarar restrições sobre os valores v1, ... vn, de um conjunto de variáveis V1, ..., Vn: o dominio Di associado a cada variável Vi equações e inequações Pj(Vp, ..., Vq) ligando-as
Executar programa: fazer uma consulta sobre a compatibilidade de
restrições de entrada Pk(Vr, ..., Vs) com as restrições do programa
recuperar em saída todos os valores (v11, ... , vn1) ... (v1l, ..., vnl) de (V1, ... , Vn) que satisfazem ambos Pj(Vp, ... , Vq) e Pk(Vr, ..., Vs).
Programação por restrições: Programação por restrições: exemploexemplo
integer(N). integer(S).sumto(0,0). sumto(N,S) :- 1 =< N, N =< S, sumto(N - 1, S - N).?- S =< 3, sumto(N,S).(N = 0, S = 0), (N = 1, S = 1), (N = 2, S = 3).Propagação recursiva de restrições:1: 1 =< N1 = N =< S1 = S =< 3 (N1,S1) in {(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)} 2: 1 =< N2 = N1 - 1 =< S2 = S1 - N1 =< 2 (N2,S2) in {(1,1),(1,2),(2,1),(2,2)} => (N1,S1) in {(2,3),(2,4),
(3,4),(3,5)} N1 = 2, S1 = 3 => N2 = 1, S2 = 1
Programação por restrições: Programação por restrições: exemploexemplo
integer(N). integer(S).sumto(0,0). sumto(N,S) :- 1 =< N, N =< S,
sumto(N - 1, S - N).?- S =< 3, sumto(N,S).(N = 0, S = 0), (N = 1, S = 1), (N = 2, S = 3).
restrições usadas no programa, na entrada, na saída e para o controle
1: 1=<N1=N=<S1=S=< 3 (N1,S1) in {(1,1),(1,2),(1,3),
(2,1), (2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)}
2: 1=<N2=N1-1=<S2=S1-N1=<2 (N2,S2) in {(1,1),(1,2),(2,1),
(2,2)} (N1,S1) in {(2,3),(2,4),(3,4),
(3,5)} N1=2, S1=3 => N2=1, S2=13: 1=<N3=N2-1=<S3=S2-N2=<0 contradição, não há mais
soluções devolve:
(0,0) regra 1 (1,1) e (2,3) regra 2, 2a iteração
Prolog x programação por restriçõesProlog x programação por restrições
Em Prolog: predicados aritméticos não podem ser chamados
como resolvedores de restrições mas apenas como verificadores a consulta S =< 3, sumto(N,S) gera erro por chamar
predicados aritméticos com termos não instanciados Prolog pode ser visto como:
uma linguagem de programação por restrição cujo único operador é a unificação cujo domínio é o conjunto de arvores finitas que
representam os termos Prolog
Prolog como restrições: exemploProlog como restrições: exemplo
prof(X,disc(ia,dept(di,ufpe)))?- prof(pessoa(geber,Y),disc(ia,Z))1: prof = prof, 2 = 22: X = pessoa(geber,Y), disc = disc, 2 = 2,3: ia = ia, dept(di,ufpe) = Z4: fundo das arvores atingindas devolve as equações não trivais:
X = pessoa(geber,Y),Z = dept(di,ufpe).
Linguagens de PL multiparadigmaLinguagens de PL multiparadigma
PL concorrente, paralela (Concurrent Prolog, Parlog)
PL funcional (Lambda-Prolog, LeFun) PL OO (Logtalk, Objlog, Login, F-Logic) PL por restrições, ie, Prolog + (in)equações:
aritméticas (CLP(R), CHIP, Prolog3) de tipos (Login) buleanas (CHIP, Prolog3)
PL para Internet, predicados built-in para: protocolos http, ftp, mail, news, etc. parsing de páginas HTML para termos Prolog PiLLoW, Logicweb
Ficou curioso? Tem mais!Ficou curioso? Tem mais!
Disciplina de Programação em Lógica: Prolog LIFE: PL funcional, OO e por restrições de tipos, e com
interface para BD relacional Florid: PL OO com igualdade semântica e sintaxe de ordem
superior, para BD dedutivo e Internet projeto: implementar agentes inteligentes para a RoboCup
Projetos de pesquisa: CRUIJFF: ambiente de programação de agentes inteligentes
integrando os paradigmas lógica, funcional, e por restrições sobre uma base Java.
Web SKWASH: agentes inteligentes de data mining de Web log file e geração de resumos hipertextuais