Prolog

Prolog Dili

 

 İÇİNDEKİLER 

TEŞEKKÜR…………………………………………………………………………………………………… i

İÇİNDEKİLER…………………………………………………………………………………………….. ii

ÖZET…………………………………………………………………………………………………………. viii

ABSTRACT………………………………………………………………………………………………….. x

1.GİRİŞ………………………………………………………………………………………………………… 1

2. PROLOG’UN (PROGRAMMING IN LOGIC) TEMELLERİ……………………….. 3

2.1. Gerçekler: Bilinen olgular………………………………………………………………………….. 4

2.2. Kurallar: Verilen Gerçeklerden Hüküm Çıkarma………………………………………….. 4

2.3. Sorgulamalar: (Querries)……………………………………………………………………………. 5

2.4. Gerçekler, Kurallar ve Sorgulamaların Bir Araya Yazılması…………………………… 6

2.5. Değişkenler: Genel Cümleler……………………………………………………………………… 7

2.6. Bölüm Özeti……………………………………………………………………………………………. 8

2.7. Konuşma Dilindeki Cümlelerin Prolog Programlarına Aktarılması………………….. 9

2.8. Cümleler (Gerçekler ve Kurallar)………………………………………………………………… 9

2.9. Olgular Arasındaki İlişkiler: Yüklemler (Predicates)……………………………………. 12

2.10. Değişkenler (Genel Cümleler)………………………………………………………………… 13

2.10.1. Prolog’da Değişkenlerin Değer Alması…………………………………………….. 13

2.11. Anonim Değişkenler……………………………………………………………………………… 15

2.12. Hedefler (Sorgular)……………………………………………………………………………….. 16

2.13. Açıklama Satırları…………………………………………………………………………………. 17

2.14. Eşleştirme……………………………………………………………………………………………. 18

2.15. Bölüm özeti…………………………………………………………………………………………. 18

3. VISUAL PROLOG PROGRAMLARININ TEMEL BÖLÜMLERİ…………….. 20

3.1. Clauses(Olgular veya Kurallar)…………………………………………………………………. 20

3.2. Predicates (Yüklemler)……………………………………………………………………………. 20

3.3. Domains (Değişken Tipleri)……………………………………………………………………… 20

3.4. Goal (Hedef)…………………………………………………………………………………………. 20

3.5. Yüklem Tanımı………………………………………………………………………………………. 20

3.6. Domains (Tip tanımları) Bölümü………………………………………………………………. 22

3.7. Goal Bölümü…………………………………………………………………………………………. 25

3.8. Deklarasyon ve Kurallara Ayrıntılı Bakış…………………………………………………… 25

3.8.1. Char………………………………………………………………………………………………. 26

3.8.2. Real……………………………………………………………………………………………….. 26

3.8.3. String…………………………………………………………………………………………….. 26

3.8.4. Symbol…………………………………………………………………………………………… 26

3.9. Yüklemlerdeki Argümanların Yazılması……………………………………………………. 27

3.10. Kuralların Yazım Biçimi………………………………………………………………………… 29

3.11. Prolog ve Diğer Dillerdeki ‘if’ Komutunun Karşılaştırılması………………………. 30

3.12. Otomatik Tip Dönüştürmeler………………………………………………………………….. 30

3.13. Bir Programın Diğer Bölümleri……………………………………………………………….. 31

3.13.1. Database Bölümü…………………………………………………………………………… 31

3.13.2. Constants Bölümü…………………………………………………………………………. 31

3.13.3. Global Bölümü………………………………………………………………………………. 32

3.14. Derleyici Direktifleri……………………………………………………………………………… 32

3.14.1. Include Direktifi……………………………………………………………………………. 32

3.15. Bölüm Özeti………………………………………………………………………………………… 33

4. EŞLEŞTİRME VE GERİYE İZ SÜRME……………………………………………………. 34

4.1. Geriye İz Sürme……………………………………………………………………………………… 36

4.2. Geriye İz Sürme Mekanizmasının Ayrıntıları……………………………………………… 39

4.2.1. Geriye İz Sürmenin 4 Temel Prensibi…………………………………………………. 40

4.3. Tarama İşleminin Kontrol Edilmesi…………………………………………………………… 44

4.4. fail Yükleminin Kullanılması……………………………………………………………………. 45

4.5. Geriye İz Sürmeyi Engelleme…………………………………………………………………… 46

4.5.1. Cut Komutunun Kullanımı……………………………………………………………….. 46

4.5.2. Geriye İz Sürmeyi Engelleme……………………………………………………………. 48

4.6. Determinism ve Cut………………………………………………………………………………… 49

4.7. Not Yüklemi………………………………………………………………………………………….. 50

4.8. Prosedürel Açıdan Prolog………………………………………………………………………… 54

4.8.1. Kurallar ve Olguların Prosedürlere Benzerliği……………………………………… 55

4.8.2. Bir Kuralın Case ifadesi Gibi Kullanılması………………………………………….. 55

4.8.3. Bir Kural İçinde Test Yapmak…………………………………………………………… 56

4.8.4. Cut Komutunun Goto Gibi Kullanılması…………………………………………….. 56

4.9. Hesaplanmış Değerleri Görüntüleme…………………………………………………………. 57

5. BASİT VE BİLEŞİK NESNELER…………………………………………………………….. 60

5.1. Basit veri nesneleri………………………………………………………………………………….. 60

5.1.1 Veri Nesneleri Olan Değişkenler………………………………………………………… 60

5.1.2. Veri Nesneleri Olan Sabitler……………………………………………………………… 60

5.1.3. Karakterler……………………………………………………………………………………… 60

5.1.4. Sayılar……………………………………………………………………………………………. 61

5.1.5. Atomlar………………………………………………………………………………………….. 61

5.2. Bileşik Veri Nesneleri ve Fonksiyon Operatörleri……………………………………….. 62

5.3. Bileşik Nesnelerin Eşleştirilmesi……………………………………………………………….. 62

5.4. Bileşik Nesneleri Eşleştirmek İçin ‘=’ Sembolünün Kullanılması………………….. 63

5.5. Birden Fazla Nesneyi Tek Nesne Olarak Kullanmak…………………………………… 63

5.6. Bileşik Nesnelerin Tiplerini Tanımlamak……………………………………………………. 67

5.7. Tip Tanımlamaları Üzerine Kısa Bir Özet…………………………………………………… 69

5.8. Çoklu-Düzey Bileşik Nesneler…………………………………………………………………. 69

5.9. Çoklu-Tipli Argümanlar…………………………………………………………………………… 70

5.10. Listeler………………………………………………………………………………………………… 70

6. TEKRARLAMA VE REKÜRSİYON……………………………………………………….. 73

6.1. Tekrarlı İşlemler……………………………………………………………………………………… 73

6.2. Geriye İz Sürme……………………………………………………………………………………… 73

6.3. Önceki ve Sonraki Eylemler…………………………………………………………………….. 75

6.4. Döngülü Geriye Dönüşün Uygulanması…………………………………………………….. 76

6.5. Rekursif Prosedürler……………………………………………………………………………….. 77

6.5.1. Rekursiyonun Avantajları…………………………………………………………………. 78

6.5.2. Sondan Rekursiyon Optimizasyonu…………………………………………………… 79

6.5.3. Sondan Rekursiyonun Kullanımı……………………………………………………….. 80

6.5.3. Sondan Rekursiyonu Engelleme………………………………………………………… 80

6.6. Rekursiyonda Cut Kullanımı……………………………………………………………………. 83

6.7. Argümanların Döngü Değişkeni Olarak Kullanımı……………………………………… 85

6.8. Rekursiv Veri Yapıları…………………………………………………………………………….. 88

6.9. Ağaç Biçimindeki Veri Türleri…………………………………………………………………. 89

6.9.1. Bir Ağaç Yapısında Tarama Yapma…………………………………………………… 89

6.10. Bir Ağaç Oluşturmak…………………………………………………………………………….. 91

6.11. Binary Arama Ağacı……………………………………………………………………………… 93

6.12. Ağaca Bağlı Sıralama……………………………………………………………………………. 95

7. LİSTELER VE REKÜRSİYON………………………………………………………………… 98

7.1. Listeler………………………………………………………………………………………………….. 98

7.2.1. Liste Tanımlanması………………………………………………………………………….. 98

7.2.2. Bir Listenin Parçaları: Baş ve Kuyruk………………………………………………… 99

7.2.3. Listelerin İşlenmesi………………………………………………………………………… 100

7.2.4. Listelerin Kullanılması……………………………………………………………………. 101

7.2.5. Liste Elemanlarının Sayılması………………………………………………………….. 102

7.2. Sondan Rekursiyona Yeniden Bakış……………………………………………………….. 103

7.3. Liste Elemanlığı……………………………………………………………………………………. 106

7.4. Listeleri Birleştirme………………………………………………………………………………. 106

7.5. Rekursiyona Prosedürel Bir Bakış…………………………………………………………… 107

7.6. Bütün Çözümleri Bir Defada Bulma……………………………………………………….. 108

7.7. Bileşik Listeler……………………………………………………………………………………… 109

8. AKIŞ DENETİMİ………………………………………………………………………………….. 111

8.1. Bileşik Akış…………………………………………………………………………………………. 112

8.2. Yüklemlerin Akış Biçimlerini Tanımlama…………………………………………………. 113

8.3. Akış Analizini Kontrol Etmek………………………………………………………………… 113

8.4. Referans Değişkenler…………………………………………………………………………….. 115

8.4.1. Referans Tip Tanımı……………………………………………………………………….. 116

8.4.2. Referens Tip ve İzleme Dizileri(array)………………………………………………. 116

8.5. Referans Tip Kullanımı………………………………………………………………………….. 117

8.6. Akış Biçimine Yeni Bir Bakış………………………………………………………………… 118

8.7. İkili (Binary) Ağaç Yapısının Referans Tip İle Kullanımı…………………………… 119

8.8. Referans Tip Kullanarak Sıralama…………………………………………………………… 120

8.9. Binary (İkili) Tip…………………………………………………………………………………… 121

8.9.1. Binary Terimlerin Kullanılması………………………………………………………… 122

8.9.2. Binary Terimlerin Yazım Biçimi………………………………………………………. 122

8.9.3. Binary Terimlerin Oluşturulması………………………………………………………. 122

8.9.3.1. makebinary(1)………………………………………………………………………… 123

8.9.3.3. composebinary(2)……………………………………………………………………. 123

8.9.3.4. getbinarysize(1)………………………………………………………………………. 123

8.9.4. Binary Terimlere Erişim………………………………………………………………….. 123

8.9.4.1. getentry(2)……………………………………………………………………………… 124

8.9.4.2. setentry(3)……………………………………………………………………………… 124

8.9.5. Binary Terimleri Eşleştirme……………………………………………………………… 124

8.9.6. Binary Terimleri Karşılaştırma…………………………………………………………. 124

8.9.7. Terimleri Binary Terimlere Dönüştürme……………………………………………. 126

8.9.7.1. term_bin(3)…………………………………………………………………………….. 126

8.10. Hatalar ve İstisnalarla Uğraşma………………………………………………………… 126

8.10.1. exit(0), exit(1)……………………………………………………………………………… 127

8.10.2. trap(3)………………………………………………………………………………………… 127

8.10.3. errormsg(4)………………………………………………………………………………….. 128

8.10.4. Hataların Bildirilmesi……………………………………………………………………. 129

8.11. Hata Düzeyi……………………………………………………………………………………….. 129

8.11.1. lasterror(4)…………………………………………………………………………………… 130

8.11.2. Terim Okuyucudan Gelen Hataları Görme………………………………………. 130

8.11.3. consulterror(3)……………………………………………………………………………… 130

8.11.4. readtermerror(2)…………………………………………………………………………… 132

8.12. Break Kontrolü (Sadece Metin Modunda)……………………………………………… 132

8.12.1. break(1)………………………………………………………………………………………. 132

8.12.2. breakpressed(1)……………………………………………………………………………. 132

8.13. DOS Metin Modunda Kritik Hata Kontrolü…………………………………………… 133

8.13.1. criticalerror(4)……………………………………………………………………………… 133

8.13.2. fileerror(2)…………………………………………………………………………………… 134

8.14. Dinamik Cut………………………………………………………………………………………. 134

8.15. Programlama Stilleri……………………………………………………………………………. 136

8.15. Cut Yüklemini Yerleştirmek…………………………………………………………………. 138

9. ÖZEL GELİŞTİRİLMİŞ PROLOG ÖRNEKLERİ……………………………………. 139

9.1. Küçük bir Uzman Sistem örneği……………………………………………………………… 139

9.2. Basit bir yön problemi…………………………………………………………………………… 143

9.3. Hazine Avcısı………………………………………………………………………………………. 144

TARTIŞMA VE SONUÇ……………………………………………………………………………. 147

KAYNAKLAR………………………………………………………………………………………….. 150

ŞEKİLLER ve TABLOLAR……………………………………………………………………….. 152

ÖZGEÇMİŞ………………………………………………………………………………………………. 153

 


ÖZET

 

Yüksek Lisans Tezi

 

 

PROLOG PROGRAMLAMA DİLİ İLE MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ALANINDA UZMAN SİSTEMLERİN HAZIRLANMASI TEKNİKLERİ

 

 

Yavuz Selim AYDIN

 

Harran Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü

Makina Anabilim Dalı

 

 

1998, Sayfa: 164

 

 

Günümüzde bilgisayar alanında gözlenen hızlı değişim, yeni teknolojik imkanların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. İnsanoğlu daha bundan birkaç yıl öncesinde hayal edemediği gelişmelerin günümüzde gerçekleştiğini gördükçe hayretler içerisinde kalmaktadır. Bilgi teknolojiyle yakından ilgilenenler dahi, bu hızlı değişime ayak uydurmada zorlanabilmektedir.

Bilgisayarların insanlar gibi düşünmesine sağlamak için yoğun çalışmalar sürdürülmededir. Mümkün olduğunca insan beyni fonksiyonlarına yakın işlevleri yerine getirebilecek mikroişlemcilerin tasarımı üzerinde çalışmalar sürdürülmektedir. Bu çalışmalar beşinci kuşak bilgisayar dönemine rastladığı ve bu kuşak içerisinde Yapay Zeka (Artificial Intelligece) alanlarında önemli gelişmelerin yer aldığı görülür.

Bilgi teknolojisinin amacı, uzman kişilerin bilgilerini bilgisayarda kullanarak yeni sonuçlar elde etmektir. Uzman sistemler, yapay zekanın bir dalı olup, bir probleme uzman insan düzeyinde bir çözüm bulmak için uzman bilgisini kullanırlar.

Yapay zekada sık kullanılan programlama dillerinden biri de Prolog dilidir. Son versiyonu Visual Prolog olarak piyasaya çıkartılmıştır. Visual Prolog, ifadeler mantığının kullanarak, bilgisayara çözümü aranan problem hakkında bilinen gerçekleri ve kuralları vererek, uygun bir çözüm elde edilmesine sağlar.

Konvansiyonel programlama dillerinde, bir programcı herhangi bir problemin nasıl çözüleceğini bilgisayara adım adım tanıtmak zorundadır. Oysa bir Visual Prolog programcısının yapması gereken şey, çözüm aranan problem hakkında bilinen gerçekler ve kuralları, bunlar arasındaki ilişkileri tanımlamak, daha sonra mümkün olana bütün çözümleri bulmak görevini Prolog’a vermektir. Visual Prolog, aritmetik işlemlerin yapılmasına da imkan tanır.

Visual Prolog, C++ ve diğer bilinen programlama dilleri kadar hızlı çalışır. Hızlı bir derleyici, bilgisayar dünyasında daima aranan bir avantaj olmuştur. Visual Prolog, MS DOS, Windows 3.1, Windows 95, Windows NT, Unix ve OS/2 işletim sistemleri altında programlamaya imkan tanıyan bir çoklu ortam programlama dilidir.

Uzman sistemlerin, bütün kullanıcılara düşük maliyetli uzmanlık, insanlar için tehlikeli olan ortamlarda riski azaltma, emekli olabilen veya vefat edebilen insan uzmanlar yerine, her zaman kalıcı olan uzmanlar ve verilen kararların net açıklanabilmesi gibi güzel özellikleri vardır.

Bu çalışma, yapay zeka alanında çalışma yapan, uzman sistem tasarlamak isteyen fakat Türkçe kaynak bulamayan, kaynak kullanarak Prolog dilini öğrenmek isteyen araştırmacılara faydalı olmak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Prologun temel mantığı, elemanların ayrıntılı anlatımı, Prologun en önemli özelliklerinden biri olan Geriye İz Sürme ve bu konuların açık biçimde kullanıldığı örnekler doyurucu bilgi sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Uzman Sistemler, Yapay Zeka, Visual Prolog, Programlama Dilleri


ABSTRACT

 

 

Master Thesis

 

 

 

 

TECHNQUES ON THE DESIGN OF EXPERT SYSTEMS IN MECHANICAL ENGINEERING BY USING THE VISUAL PROLOG PROGRAMMING LANGUAGE

 

 

Yavuz Selim AYDIN

 

Harran University

Graduate School of Natural and Applied Sciences

Department of Mechanical Engneering

 

 

1998, Page: 164

 

 

Rapid advancement in the computer technology has brought new technological facilities. People are surprised to see that the technological innovations which could not even be dreamt of just a few years ago have been achieved. Even those closely involved in the Information Technology may sometimes face some difficulties in coping up with the rapid changes.

Intensive studies have been performed by scientists to enable a computer to imitate human beings in the way he thinks. Studies to design microprocessors capable of performing similar functions of human brain still continue. It is observed that such studies coincided with the evolution period of the fifth generation computers and that important improvements have been recorded in the field of Artificial Intelligence.

Information technology aims at making use of an expert’s knowledge from which new results may be retrieved. Being a subbranch of Artificial Intelligence, expert systems use the knowledge of a human expert to find a solution for a given problem at expert level.

One of the programming languages frequently used in artificial intelligence is Prolog, of which the latest version has been released as the Visual Prolog. It uses logical expressions which tell the computer the facts and rules about a problem so that a solution based on the given facts and rules could be obtained by using a deductive procedure.

In conventional programming languages, a programmer must describe the solution to a problem step by step. In the Visual Prolog, on the other hand, a programmer must only describe the facts and rules about a problem –not steps necessary for the solution- in the form of some relations and then, let the Visual Prolog find all possible solutions for that problem. Visual Prolog is capable of performing arithmetic operations as well.

Visual Prolog runs as fast as C++ and other popular programming languages. A fast compiler has always been an advantage in the computing world. The Visual Prolog is a multiplatform programming language that allows programming under MS DOS, Windows 3.1-95 and NT, Unix and OS/2 operating systems.

Experts systems have some interesting characteristics such as low cost of expertise for all users, low risks in situations dangerous for humans, ever continuing expertise despite to human experts who may retire or pass away, and clear explanation of what has been concluded.

This study has been performed for researchers who wish to carry out studies in the field of Artificial Intelligence, design expert systems in Mechanical Engineering but lack to find a source about the Visual Prolog in Turkish and like to learn this language. Many superior features of the Visual Prolog, including backtracking and recursion, have been clearly explained in this study by providing many sample programs.

Keywords: Expert Systems, Artificial Intelligence, Visual Prolog, Programming Languages


1. GİRİŞ

 

İngilizce Expert System kelimelerinden türetilerek Türkçe’ye kazandırılmış olan Uzman Sistem yazılımları alanında, ülkemizde yoğun çalışmaların yapıldığı gözlenmektedir.

Bir Uzman Sistem, Bilgisayar Destekli Eğitim amaçlı da kullanılabileceğine göre, eğitim ve öğretim için gerekli olabilecek her türlü formasyonu taşımalıdır. Öğrenme, doğrudan bilgisayardan yapılacağı için, klasik öğretmen merkezli eğitime nazaran, içeriğin daha doyurucu ve cazip özellikler taşıması gerekir. Cazip unsurlar, bilgisayar tarafından yönetilmeli ve uygun ortamlarda ekranda veya bilgisayarın çevre birimlerinde ortaya çıkabilmelidir.

Öğretilmek istenen bir konuda işlem basamaklarının sırası çok önemlidir. Öğrenciye yöneltilecek sorular çok iyi belirlenmeli ve soru sorarken öğretme mekanizması devreye alınmalıdır. Soruların sıralanışında yeterli hassasiyet gösterilmediği takdirde, hem öğrenme eksik olabilir, hem de öğrenci yanlış bilgilendirmeye sevk edilebilir.

Uzman sistem üzerinde çalışan öğrenci, bilgisayarı ile yalnız başına kalacaktır. Sürekli monoton bir ekran görüntüsü yüzünden, öğrencinin öğrenme arzusu kırılabilir, bilgisayar önünde canı sıkılabilir. O halde öğretme esnasında, öğrencinin dikkatinin konuya sevk edilebilmesi için, program arasında görsel ve işitsel yöntemlerle uygun uyarılar yapılabilmelidir.

Bilgisayar destekli eğitimin kullanılabileceği her yere ilave olarak, problemlere çözüm getirilmek istenen her sahada Uzman Sistem kullanılabilir.

Bir Uzman Sistem hazırlanırken asgari olarak aşağıdaki hususların göz önünde bulundurulması gerekir.

·      Hazırlanacak proje konusu hem güncel olmalı hem de o konuda yeterli kaynak bulunabilmelidir.

·      Konunun bol miktarda resim ve şekil içermesi, kullanıcının öğrenme hızını artıracak bir faktördür.

·      Proje başlangıcında, güzel bir sunu yazılımıyla (örneğin Power Point gibi) proje hakkında özet bilgiler verilmeli, proje tasarımcısı ve denetleyen kişilerin isimleri, resimleri ve faydalanılan kaynaklar hakkında bilgi verilmelidir.

·      Konu anlatımına geçmeden önce, güzel bir müzik eşliğinde bilgisayar, kullanıcının ismini girmesini istenmelidir. Çünkü ilerleyen konular içerisinde bazı yerlerde esprili cümlelerle bilgisayarın kullanıcıya ismi ile hitap etmesi, kullanıcının aniden dikkatini çekmeye neden olabilmekte ve kullanıcı bu durumdan fazlasıyla memnun kalabilmektedir.


2. PROLOG’UN (PROGRAMMING IN LOGIC) TEMELLERİ

Bir Prolog programı, (Basic, Fortran, Pascal, C) olduğu gibi bir dizi komut satırından değil, doğruluğu önceden bilinen gerçeklerden ve bu gerçeklerden bilgi sağlamaya yarayan kurallardan oluşur.

Prolog, cümlecikler (Horn Clauses) üzerine bina edilmiştir. Cümlecikler, yüklem mantığı denilen formal sistemin bir alt kümesidir.

Prolog’da bir Karar Motoru (Inference Engine) vardır. Bu motor, verilen bilgiyi kullanarak cevabı aranan bir problem için, mantıksal bir şekilde karar veren bir işlemdir. Karar motorundaki Kalıp Eşleştirici (Pattern Matcher) sorulara uygun olan cevapları eşleştirerek önceden bilinen ve program içine kaydedilen bilgiyi geri çağırır. Prolog, program satırları içinde sorulan bir soruyu veya hipotezi doğrulamak için, doğruluğu önceden bilinen ve veri olarak yüklenmiş olan bilgi kümesini sorgulayıp hipotezin doğruluğu hakkında karar vermeye çalışır. Kısaca söylemek gerekirse, bir Prolog programının temelini, program akışı içinde önceden verilen gerçekler ve kurallar oluşturur.

Prolog’un önemli diğer bir özelliği de şudur: Sorulan sorulara mantıklı cevaplar bulmanın yanısıra, bulduğu tek bir çözümle yetinmez, başka alternatifleri de inceleyerek mümkün olan bütün çözümleri bulur. Prolog, bir programın birinci satırından başlayıp sonuncu satırına kadar ilerleyip sadece bir çözüm bulmak yerine, zaman zaman geriye dönüş yaparak problemin her bir bölümünün çözümü için alternatif yolları da arar.

Yüklem mantığı, mantığa dayalı fikirleri yazılı bir şekilde ifade etmeye yarayacak şekilde geliştirilmiştir ve Prolog’da bu mekanizma gayet iyi kullanılır. Yüklem mantığının yaptığı ilk iş, cümlelerdeki gereksiz kelimeleri ayıklamaktır. Daha sonra cümleler-kelimeler arasındaki ilişkiler ilk sıraya, nesneler ise ilişkilerden sonra sıralanır. Bu nesneler ise ilişkilerin etkili olduğu argümanlar olarak yazılır.

Konuşma Dili                                             Prolog’daki Karşılığı

Ahmet bir insandır.                                     insan(Ahmet).

Gül kırmızıdır.                                             kirmizi(gul).

Ahmet, gülü kırmızı ise sever.                     sever(Ahmet, gul) if kirmizi(gul).

Prolog ile program yazarken, ilk önce nesneler ve bu nesneler arasındaki ilişkiler tanımlanır. ‘Ahmet gülleri sever’ cümlesindeki Ahmet ve gül kelimeleri nesne, ‘sevmek’ ise bu iki nesne arasındaki ilişkidir. Bu ilişkinin ne zaman doğru olacağını belirleyen ifadeye ise Kural denir. ‘Ahmet, gülü kırmızı ise sever’ cümlesindeki ‘sevmek’ hangi durumda Ahmet’in gülü seveceğini belirttiği için bu durumda Kural olur.

2.1. Gerçekler: Bilinen olgular

Prolog’da, nesneler arasındaki ilişkiye Yüklem denir. Tabii dilde bir ilişki bir cümle ile sembolize edilir. Prolog’un kullandığı yüklem mantığında ise bir ilişki, bu ilişkinin ismi ve bunu takiben parantez içinde yazılan nesne veya nesnelerden oluşan basit ifadelerle özetlenir. Gerçekler, tıpkı cümlelerdeki gibi ‘.’ ile biter. Aşağıdaki örneklerde ‘sevmek’ fiilinin tabii dilde ifade edilmesi gösterilmiştir.

Yasin Esra’yı sever.

Esra Cihat’ı sever.

Yasin kedileri sever.

Yukarıdaki ifadeleri olgu olarak kabul edip Prolog’daki karşılıklarını yazalım:

sever(yasin, esra).

sever(esra, cihat).

sever(yasin, kediler).

Görüldüğü gibi, gerçekler nesnelerin ve ilişkilerin değişik özelliklerini de ifade edebilirler.

2.2. Kurallar: Verilen Gerçeklerden Hüküm Çıkarma

Kurallar, gerçek olguları kullanarak bir sonuca varmak için kullanılır. Aşağıda ‘sevmek’ ilişkisinden elde edilen bazı kurallar verilmiştir:

Yasin, Esra’nın sevdiği her şeyi sever.

Hasan kırmızı olan her şeyi sever.

Bu kuralları Prolog dilinde yazmak gerekirse:

sever(yasin, hersey):-sever(esra, hersey).

sever(hasan, hersey):- kirmizi(hersey).

Buradaki :- sembolü, prosedürel dillerdeki if(eğer) anlamında olup, bir kuralın iki parçasını birleştirir.

Prolog, sever(yasin, hersey):-sever(esra, hersey) kuralını kullanarak, Yasin’in sevdiği nesneyi bulmak için önce kuralın ikinci kısmını, yani Esra’nın sevdiği nesneyi bulur. Bunun doğruluğu ispatlandıktan sonra Yasin’in sevdiği nesneyi belirler.

2.3. Sorgulamalar: (Querries)

Prolog’a bazı gerçekler tanıtıldıktan sonra, artık bu gerçeklerle ilgili sorular sormaya başlanabilir. Bunu Prolog Sistemini Sorgulama diyoruz. Veri olarak saklanan gerçekler ve gerçekler arasındaki ilişkiler bilindikten sonra, bu ilişkiler hakkında soru sorup cevap almak kolaydır.

Günlük konuşmalarda Esra Yasin’i seviyor mu? şeklindeki bir soruyu Prolog’da şöyle ifade edilir.

sever(esra, yasin).

Bunun cevabı program akışı içerisinde verdiğimiz gerçeklere bağlıdır. Yasin neyi sever? şeklindeki bir soruyu Prolog’a sormamız mümkündür. Bunu sever(yasin, Neyi) şeklinde kodlarsak, Prolog’dan şu cevabı alırız:

Neyi=esra

Neyi=kediler

2 Solutions

Çünkü önceden verilen sever(yasin, esra) ve sever(yasin, kediler) ilişkileri, bunu ispatlamaktadır.

Burada Yasin ve Esra’ın küçük harfle, Neyi kelimesinin ise büyük harfle başlamaktadır. Çünkü, yüklemdeki Yasin sabit bir nesnedir, yani değeri sabittir. Oysa Neyi bir değişkendir. Yani farklı gerçeklerle beraber, sorgudan alınacak cevaplar da farklı olacaktır. Bu yüzden değişkenler daima büyük harf veya bir ‘_’ ile başlar.

Bu durumda Neyi kelimesinin cevapları değişebilir. Prolog bir sorguya cevap ararken daima önceden verilen gerçeklerin ilkinden başlar ve hiçbirini ihmal etmeden en sondaki gerçeğe kadar ilerler.

Prolog’da, bir insana sorulabilecek başka soruları da sormak mümkündür. Fakat ‘Mehmet hangi kızı sever?’ şeklindeki bir soruya hiçbir cevap alınamaz. Çünkü yukarıdaki satırlar dikkate alındığında, bu konuyla ilgili bir bilginin mevcut olmadığı görülür. Yasin Esra’yı sevmektedir, fakat Esra’nın kız olduğuna dair bir bilgi mevcut olmadığından, Prologun bu gerçeklerden hareketle bir karara varması mümkün olamaz.

2.4. Gerçekler, Kurallar ve Sorgulamaların Bir Araya Yazılması

1. Aşağıdaki gerçekler ve kuralların var olduğunu kabul edilsin.

Büyük araba hızlıdır.

Büyük bir araba iyidir.

Küçük bir araba daha kullanışlıdır.

Kasım, eğer hızlı ise, büyük arabayı ister.

Yukarıdaki gerçeklerden anlaşılan şey, Kasım’ın hızlı ve büyük arabalardan hoşlandığıdır. Prolog da aynı sonuca varacaktır. Zaten hızlı arabalar hakkında bilgi verilmeseydi, hiçkimse Kasım’ın hızlı arabalardan hoşlandığı sonucuna varamazdı. Yapılabilecek tek şey, ne tür bir arabanın hızlı olacağını tahmin etmektir.

2.   Aşağıdaki örneğe bakarak, Prolog’un kuralları kullanarak sorgulara nasıl cevap bulduğu açıklanmıştır.

hoslanir(cengiz, masa_tenisi).

hoslanir(mehmet, yuzme).

hoslanir(yavuz, futbol).

hoslanir(levent, Spor):-hoslanir(yavuz, Spor).

Son satırdaki hoslanir(levent, Spor):-hoslanir(yavuz, Spor) bir kural olup, konuşma dilindeki karşılığı şudur: Levent, bir spor türünden eğer Yavuz da hoşlanıyorsa hoşlanır.

Bu kuralın baş tarafı hoslanir(levent, Spor) ve gövde kısmı hoslanir(yavuz, Spor) olur. Burada Levent’in yüzmeyi sevip sevmediği hakkında hiçbir bilgi yoktur. Bunu öğrenmek için hoslanir(levent,yuzme) şeklinde bir sorgu kullanmak yeterlidir. Cevap bulmak için Prolog hoslanir(levent, Spor):-hoslanir(yavuz, Spor) kuralını kullanır. Yukarıda geçen gerçeklerle bunlar arasındaki ilişkiler, aşağıdaki şekilde bir program haline getirilir

PREDICATES

nondeterm hoslanir(symbol,symbol)

CLAUSES

hoslanir(cengiz, masa_tenisi).

hoslanir(mehmet, yuzme).

hoslanir(yavuz, futbol).

hoslanir(levent, Spor):- hoslanir(yavuz, Spor).

GOAL hoslanir(levent, futbol).

Bu program Prolog’da derlenirse, ‘yes’ cevabını alınır. Çünkü hoslanir(yavuz, futbol) gerçeği Yavuz’un futboldan hoşlandığını göstermektedir. hoslanir(levent, Spor):-hoslanir(yavuz, Spor) kuralı ise Levent’in, Yavuz’un yaptığı spor türlerinden hoşlandığını göstermektedir. İlgili olgu Yavuz’un futboldan hoşlandığını gösterdiği için, Levent’in de futboldan hoşlandığını söylemek mümkündür. Bu yüzden GOAL hoslanir(levent, futbol) sorgusunun cevabı ‘yes’ olur.

Fakat hoslanir(levent, tenis) sorgusunun cevabı ‘no’ olacaktır. Çünkü:

1.   Bu sorgunun doğrulanabilmesi için gerçekler arasında öncelikle Yavuz’un tenisten hoşlandığını gösteren bir olgunun var olması gerekir.

2.   hoslanir(levent,Spor):-hoslanir(yavuz, Spor) kuralı, üstteki gerçekleri kullanarak bu konuda bir karara varamaz. Çünkü kuralın gövdesini doğrulayacak bir bilgi olmadığından, kural başarısız olur.

2.5. Değişkenler: Genel Cümleler

Prolog’da değişkenler kullanılarak genel gerçekler, kurallar yazılabilir ve genel sorular sorulabilir. Değişkenler tabii dilde de kullanılır. Tipik bir örnek vermek gerekirse:

Kasım, Ferit’in sevdiği şeyi sever.

Bu bölümün başında da belirtildiği gibi, Prolog’da değişkenler daima büyük harf veya bir ‘_’ ile başlar. sever(kasim, Sey):-sever(ferit, Sey) şeklinde ifade edilebilecek yukarıdaki cümlede, Sey değişkendir. kasim ve ferit kelimeleri sabit semboller oldukları için küçük harfle başlarlar. Bu sabitleri de ekrana büyük harfle başlayacak şekilde yazmak mümkündür. Bunun için sadece (“Kasim”, Sey) veya (“Ferit”, Sey) şeklinde yazmak yeterlidir.

2.6. Bölüm Özeti

1.   Bir Prolog programı iki tür ifadelerden oluşur: Gerçekler ve Kurallar.

·        Gerçekler, programcının doğruluğundan emin olduğu bilgiyi ilişkiler veya özellikler olarak anlattığı satırlardır.

·        Kurallar, bağımlı ilişkilerdir. Prolog bu kuralları kullanarak bir bilgiden hareketle bir konuda karar verir. Bir kural, verilen şartlar yerine geliyorsa başarılı olur, yani doğru olur.

·        Prolog’da bütün kuralların iki kısmı vardır: Baş ve Gövde kısmı. Bunlar birbirinden :- sembolleri ile ayrılırlar.

·        Baş kısmı verilen gerçekler doğrulanıyorsa doğrudur. Bu kısım aynı zamanda sonuç veya bağımlı ilişki olarak da bilinir.

·        Gövde kısmı ise doğru olması gereken şartları taşır. Böylece Prolog, programın baş kısmının doğru olduğunu ispatlayabilir.

2.   Gerçekler ve kurallar birbirinin aynısıdır. Gerçeklerin kurallardan tek farkı, açıklayıcı bilgi taşıyan gövdelerinin olmamasıdır.

3.   Prolog’a bir dizi gerçek veya kural tanıttıktan sonra, bu gerçekler veya kurallar hakkında soru sormak mümkündür. Buna Prolog Sistemini Sorgulama denir. Prolog, sorgulama esnasında, verilen gerçekler listesinin başından sonuna kadar tarama yapar ve sorguya uyan cevapları bulmaya çalışır.

4.   Prolog’daki Karar Motoru bir kuralın baş ve gövde kısmını incelerken, bilinen gerçek ve kurallara başvurur. Şartların yerine gelip gelmediğini kontrol eder. Bir kuraldaki bütün şartlar doğrulandıktan sonra, bağımlı olan kısım, yani kuralın baş kısmının doğru olduğuna karar verir. Bütün şartlar, bilinen gerçeklere göre karşılanamazsa, sorguya olumlu cevap verilemez.

Örnekler:

Prolog gerçeklerinin konuşma diline çevrilmesi, aşağıda verilmiştir.

1.   yapmaktan_hoslanir(oya, resim) = Oya, resim yapmaktan hoşlanır.

2.   cocuk(arif).= Arif, bir çocuktur.

3.   bulunur(“Çankaya Köşkü”, “Ankara”). = Çankaya Köşkü Ankara’dadır.

4.   adres(abuzer, zonturlu, “ Fatih Cad. 6. Sokak.”, “Dışkapı”, “ANKARA”, 06412).= Abuzer Zonturlu’nun adresi Fatih Cad. 6. Sokak Dışkapı, ANKARA, 06412’dir.

Şimdi tam tersini yapalım, konuşma dilinden Prolog diline çevrilme ise, aşağıdaki gibi yapılır.

1.   Vedat iyi kebap yapar = yapar(vedat, iyi_kebap).

2.   Keban Barajı Elazığ’dadır = bulunur(“Keban Barajı”, “Elazığ”).

3.   Kasım Kaya’nın telefon numarası 314 41 17’dir. telefon_no(“Kasım KAYA”, “314 41 17”).

4.   Hüseyin Meryem’in babasıdır. = baba(huseyin, meryem).

2.7. Konuşma Dilindeki Cümlelerin Prolog Programlarına Aktarılması

Bu bölümün ilk kısmında gerçekler, kurallar, ilişkiler, genel cümleler ve sorgulamalar konusunu incelenmiştir. Aynı kelimeler üzerinde çalışmakla beraber, Prolog’la daha fazla ilgili kelimeler üzerinde, yani cümlecikler, yüklemler, değişkenler ve hedefler üzerinde durulacaktır.

2.8. Cümleler (Gerçekler ve Kurallar)

Prolog dilini oluşturan iki türlü ifade vardır. Bu ifadeler gerçekler veya kurallardan ibarettir. Prolog dilinin kalbini oluşturan bu ifadelere clause denilmektedir.

Bir gerçek, bir nesnenin veya nesneler arasındaki ilişkinin bir özelliğinin sadece tek bir yönünü temsil eder. Bir gerçeğin Prolog tarafından tamamen doğru kabul edildiğini, bir sorgulamaya cevap ararken bu gerçeklerden yola çıkıldığını ve bu gerçeklerin doğruluğunun kontrol edilmediği unutulmamalıdır.

Günlük hayatımızda da doğruluğu bilinen gerçeklerden yola çıkarak bir şeyin doğru olup olmadığı araştırlır. İşte, mevcut gerçeklerden hareket ederek neyin doğru olabileceğini gösteren yapıya Prolog’da Kural denir. Şimdi Prolog’daki Kural yapısına bir örnekle yakından bakalım. Örnek:

1.   Aşağıdaki cümlede, menü’de olan bir yemeğin Mehmet’e uygun olup olmadığı sorgulanmaktadır.

Mehmet ülser olduğu için sadece doktorunun izin verdiği yemekleri yer.

Menü ve yukarıdaki kurala bakarak, Mehmet’in hangi yemeği sipariş edebileceğine karar verilebilir. Bunu yapabilmek için, menüdeki yemeğin belirli şartları taşıyıp taşımadığına bakılmaladır.

a.   Menudeki_yemek bir sebze mi?

b.   Menudeki_yemek doktorun tavsiye ettiği listede var mı?

c.   Sonuç: Eğer a ve b şıklarının ikisinin de cevabı ‘Evet’ ise, bu durumda Mehmet menüdeki bu yemeği yiyebilir.

Prolog’da bu tür ilişkilerin bir kuralla ifade edilmesi zorunludur, çünkü verilecek karar tamamen gerçeklere bağlıdır. Yukarıdaki ifadeler; Prolog gerçekleri olarak şöyle yazılabilir:

mehmet_yiyebilir(Menudeki_yemek):-

sebze(Menudeki_yemek), doktor_tavsiyeli(Menudeki_yemek).

sebze(Menudeki_yemek) ifadesinden sonra ‘,’ konulmuştur. Çünkü virgül, iki amaç arasındaki bağlantıyı gösterir ve ‘and’ anlamındadır. mehmet_yiyebilir(Menudeki_yemek) ilişkisinin doğrulanabilmesi için, sebze(Menudeki_yemek), doktor_tavsiyeli(Menudeki_yemek) ilişkilerinin her ikisinin de doğru olması gerekir.

Örnek:

Ebeveyn ilişkisini anlatan bir Prolog gerçeği aşağıdaki gibi yazılır.

ebeveyn(omer, nejla) = Omer, Nejla’nın ebeveynidir.

Programın veritabanında babalık durumunu gösteren gerçeklerin zaten var olduğunu, yani baba(omer, nejla) gerçeğinin mevcut olduğu ve aynı zamanda annelik ilişkisini de gösteren anne(leyla, nejla) gerçeğinin de var olduğu kabul edilsin. Babalık veya annelik bağı hakkında yeterince bilgi olduğundan, ayrıca baba ve anne bilgilerini anlatmak vakit kaybına neden olur. Bunu yerine genel bir kural yazmak daha mantıklıdır. Yani,

ebeveyn(Sahis1, Sahis2):-baba(Sahis1, Sahis2).

ebeveyn(Sahis1, Sahis2):-baba(Sahis1, Sahis2).

Örnek:

Bir müşteri arabayı severse ve araba satılık ise bu arabayı satın alabilir.

Tabii dildeki bu ilişki, aşağıdaki kuralla Prolog’a aktarılabilir:

satin_alabilir(Musteri, Model):-

sahis(Musteri), araba(Model), hoslanir(Musteri, Model), satilik(Model).

Aynı kural, konuşma dilinde aşağıdaki şekilde ifade edilir.

Müşteri modeli satın alabilir :-

Müşteri bir şahıs ve

Model bir araba ve

Müşteri modelden hoşlanırsa ve

Model satılık ise.

Bu kuralın baş kısmı, gövde kısmındaki her dört şartın da doğrulanması halinde doğru olacaktır. Yukarıda yazılan gerçekler, aşağıdaki şekilde program haline getirilebilir.

PREDICATES

nondeterm satin_alabilir(symbol, symbol)

nondeterm sahis(symbol)

nondeterm araba(symbol)

hoslanir(symbol, symbol)

satilik(symbol)

CLAUSES

satin_alabilir(X,Y):-

sahis(X),

araba(Y),

hoslanir(X,Y),

satilik(Y).

sahis(ahmet).

sahis(paki).

sahis(cengiz).

sahis(levent).

araba(buick).

araba(bmw).

araba(passat).

araba(toyota).

hoslanir(paki,buick).

hoslanir(levent, toyota).

hoslanir(cengiz, passat).

hoslanir(ahmet, tenis).

satilik(pizza).

satilik(toyota).

satilik(buick).

satilik(passat).

Yukarıdaki programı yazdıktan sonra Levent ve Cengiz’in ne satın alabileceğini, kimin buick marka arabayı alabileceğini bulmak için aşağıdaki hedef cümleleri kullanılabilir:

satin_alabilir(Kim, Ne).

satin_alabilir(levent, Ne).

satin_alabilir(cengiz, Ne).

satin_alabilir(Kim, buick).

2.9. Olgular Arasındaki İlişkiler: Yüklemler (Predicates)

Bir ilişkinin sembolik ismine yüklem denir ve yükleme bağlı olan nesnelere argüman denir. Mesela sever(yasin, esra) gerçeğindeki sever ilişkisi yüklem, yasin ve esra ise bu yüklemin agrümanları olan nesnelerdir.

Argümanlı ve agrümansız yüklem örnekleri:

sahis(soyad, ad, cinsiyet). sahis yüklem; soyad, ad, cinsiyet ise bu yüklemin argümanlarıdır.

basla = argümanı olmayan yüklem

dogum_gunu(isim, soyisim, tarih). Dogum_gunu yüklem, isim, soyisim ve tarih nesneleri ise argümanlarıdır. Sınırlı olmakla beraber, bir yüklem argümansız olarak da kullanılabilir.

2.10. Değişkenler (Genel Cümleler)

Basit bir sorgulamada, sever(Kim, tenis) kuralını kullanarak kimin tenis oynamaktan hoşlandığı öğrenilebilir. Bu sorguda Kim, değişken olarak kullanılmıştır. Visual Prolog’da değişken isimlerinin daima büyük harfle veya ‘_’ ile başladığı, daha önceden söylenmişti. İlk karakteri büyük bir harf veya ‘_’ olmak şartıyla, değişkenler istenilen kadar rakam, büyük veya küçük harf alabilirler. Konu ile ilgili birkaç örnek, aşağıda verilmiştir.

Geçerli Değişkenler                                     Geçersiz Değişkenler

Prolog_ile_yazdigim_ilk_program                1.deneme

_14_10_1978_tarihinde_doganlar                14.program

_1_nolu_ogrenci                                            “prolog”

Değişken ismi seçimine dikkat etmek, programın başkaları tarafından rahat bir şekilde okunması ve anlaşılması bakımından önemlidir. sever(Kim, tenis) kuralı sever(X, tenis) kuralına tercih edilir. Çünkü Sahis X’e göre daha fazla anlamlıdır.

2.10.1. Prolog’da Değişkenlerin Değer Alması

Diğer programlama dillerinde, değişkenlerin değer almalarına imkan tanıyan atama ifadeleri Prolog’da yoktur. Prolog’u diğer programlama dillerinden ayıran en önemli özelliklerden biri de budur. Prologdaki değişkenler almaları gereken değerleri atamayla değil, gerçekler veya kurallardaki sabitlere eşleştirilirken alırlar.

Bir değişken, değer almadığı müddetçe serbest değişken olarak kalır. Fakat herhangi değer aldığı andan itibaren sınırlı hale gelir. Bu sınırlılık bir sorguya cevap almak için gerekli olan süre kadar sınırlı kalır. Bu işlem bittikten sonra değişken yeniden sınırlı hale gelir, program başa döner ve alternatif çözümler arar. Dolayısıyla bir değişkene bir değer vererek bilgi depolanamaz. Değişkenler bilgi depolamak için değil, kalıp-eşleştirme ve işlemenin bir parçası olarak kullanılır.

PREDICATES

nondeterm sever(symbol, symbol)

CLAUSES

sever(oktay, okuma).

sever(yavuz, bilgisayar).

sever(orhan, tavla).

sever(vedat, uyuma).

sever(ismail, yuzme).

sever(ismail, okuma).

Hem okuma hem de yüzmeden kimin hoşlandığı sorusuna cevap aramak için şu sorguyu kullanılır.

GOAL sever(Sahis, okuma), sever(Sahis, yuzme).

Prolog bu kuralı çözmek ve önce sever(Sahis, okuma) kısmının doğru olup olmadığını bulmak için bütün gerçekleri baştan sonra kadar inceler. Çözüm bulunmadan önce Sahis değişkeninin değeri yoktur, yani serbesttir. Öte yandan okuma kısmı bilinmektedir. İlk sever(oktay, okuma) gerçeğindeki okuma kısmı sorguya uyduğu için Sahis ‘oktay’ değerini alır. Prolog aynı zamanda aşağıya doğru nereye kadar tarama yaptığını göstermek için kuralın başıyla eşleşen ilk noktaya bir ‘pointer’ koymaktadır.

Sorgunun ilk kısmı doğrulandıktan sonra ikinci kısmının da doğrulanması gerekir. Yani yüzmeden hoşlanan kişinin de bulunması gerekir. Sahis değişkeni ‘oktay’ değeri aldığı için artık sever(oktay, yuzme) gerçeğinin doğru olup olmadığı araştırılır. Gerçekler incelenirse, ‘oktay’ isimli şahsın yüzmeden hoşlanmadığı görülür. Bu durumda Prolog Sahis değişkenine atadığı ‘oktay’ değerini etkisiz hale getirir ve Sahis yeniden serbest hale gelir. Kuralın ilk kısmını doğrulayan gerçeği bulmak için Prolog bu kez kuralların başından değil, gerçekler listesine daha önce yerleştirmiş olduğu pointer’den aşağıya kadar doğru taramaya başlar. İlk gerçek gereken şartları sağlayamadığı için artık dikkate alınmaz. Bu işleme Geriye İz Sürme denir.

Yapılan taramada okumadan hoşlanan kişinin ismail olduğu görülünce Sahis değişkeni bu kez ‘ismail’ değerini alır. Kuralın ikinci kısmının doğrulanması için tarama yapılırsa, yüzme için gereken şartın yine ‘ismail’ ile sağlandığı görülür. Dolayısıyla Prolog’un vereceği cevap şu olur:

Sahis=ismail

1 Solution

2.11. Anonim Değişkenler

Anonim değişkenler, programların gereksiz bilgi ve satırlarla karmaşık hale gelmelerini engeller. Böylece bir sorgulamadan beklenilen bilgileri alabilir ve ihtiyaç olmayan değerler iptal edilmiş olur. Prolog’da anonim değişkenler ‘_’ ile gösterilir.

Aşağıdaki örnekte anonim değişkenin kullanımı verilmiştir:

PREDICATES

erkek(symbol)

bayan(symbol)

nondeterm ebeveyn(symbol, symbol)

CLAUSES

erkek(selahattin).

erkek(cihat).

bayan(sacide).

bayan(sezen).

ebeveyn(selehattin, cihat).

ebeveyn(sacide, cihat).

ebeveyn(selehattin, sezen).

GOAL ebeveyn(Ebeveyn,_).

Diğer değişkenlerin yerine kullanılabilen anonim değişkenlerin, normal değişkenlerden tek farkları şudur: anonim değişkenler hiçbir zaman bir değere eşitlenemezler.

Yukarıdaki örnek yazdıktan sonra GOAL ebeveyn(Ebeveyn,_) sorgusu çalıştırılarak, ebeveyn olan kişilerin isimleri öğrenilebilir. Çocukların isimleri istenmediği için isimlerinin yerine anonim değişken kullanılmıştır.

Programın sonucunda şu sonuç görüntülenir:

Ebeveyn=selehattin                     /*Cihat’ın ebeveyni */

Ebeveyn=sacide                          /* Cihat’ın ebeveyni*/

Ebeveyn=selehattin                     /* Sezen’in ebeveyni*/

2 solutions

Tanımlanan değişken anonim olduğu için, alınacak cevabın ikinci argümanla bağlantısı olmayacaktır. Anonim değişkenler, gerçeklerin tanımlanmasında da kullanılabilir.

vardir(_,televizyon).

yemek_yer(_).

İfadeleri konuşma dilinde “Herkesin televizyonu var” ve “Herkes yemek yer” olarak çevrilebilir.

2.12. Hedefler (Sorgular)

Şimdiye kadar Prolog’a soru sormak anlamında kullanılan sorgulama kelimesinin yerine bu andan itibaren Hedef(Goal) kelimesi kullanılacaktır. Sorgulamaları hedef olarak tanımlamak daha anlamlıdır, çünkü Prolog’a bir sorgu yöneltmekle, ona yerine getirilmesi gereken bir hedef verilmiş olur.

Hedefler sever(ismail, yuzme) gibi basit olabileceği gibi sever(Sahis, okuma), sever(Sahis, yuzme) gibi daha karmaşık da olabilir. Birden fazla parçadan oluşan hedefe Birleşik Hedef, her bir parçaya da alt hedef denir.

2.12.1. Birleşik Hedefler: Bağlaçlar ve Ayraçlar

Birleşik bir hedefin çözümünü bulmak için her iki alt hedefin doğru olması gerekir. Bu durumda, iki alt hedef arasında (ve) anlamına gelen ‘,’ kullanılır. Fakat istenilen durumlarda alt hedeflerden sadece birinin doğru olması şartı da aranabilir. Bu durumda alt hedefler arasında (veya) anlamına gelen ‘;’ kullanılması gerekir. Bu duruma Ayırma işlemi denilmektedir.

Şimdi bu durumu gösteren bir örnek inceleyelim:

PREDICATES

nondeterm araba(symbol,long,integer,symbol,long)

nondeterm kamyon(symbol,long,integer,symbol,long)

nondeterm arac(symbol,long,integer,symbol,long)

CLAUSES

araba(chrysler,130000,3,kirmizi,12000).

araba(ford,90000,4,gri,25000).

araba(datsun,8000,1,kirmizi,30000).

kamyon(ford,80000,6,mavi,8000).

kamyon(datsun,50000,5,sari,20000).

kamyon(toyota,25000,2,siyah,25000).

arac(Marka,Kilometresi,Yas,Renk,Fiyat):-

araba(Marka,Kilometresi,Yas,Renk,Fiyat);

kamyon(Marka,Kilometresi,Yas,Renk,Fiyat).

GOAL araba(Marka, Kilometresi, Kullanim_Suresi, Renk, 25000).

Bu örnekteki hedef, cümleciklerde tarif edilen 25000 dolarlık arabayı bulur. Benzer şekilde; fiyatı 25.000 dolardan daha az olan bir araba var mı? şeklindeki bir soruya cevap bulmak da mümkündür. Bunun için araba(Marka, Kilometresi, Kullanim_Suresi, Renk, Fiyat), Fiyat< 25000 şeklindeki bir sorguyla bu sorunun cevabını bulmak mümkündür. Bu kuralı sorgulandığında, alınacak cevap chrysler olacaktır.

Şimdi ‘fiyatı 25.000 dolardan az olan bir araba veya fiyatı 20.000 dolardan daha az olan bir kamyon var mıdır?’ şeklindeki bir soruya uygun bir hedef yazalım:

araba(Marka, Kilometresi, Kullanim_Suresi, Renk, Fiyat), Fiyat< 25000; kamyon (Marka, Kilometresi, Kullanim_Suresi, Renk, Fiyat), Fiyat< 20000.

Prolog ilk önce fiyatı 25.000 dolardan daha az olan bir araba olup olmadığını araştırır. Sonuç doğru olsun veya olmasın, ikinci alt hedef de araştırılır. Her ikisinden birinin doğru olması durumunda alınacak cevap olumlu olacaktır. Hedefin doğrulanması için birden fazla alt hedefin aynı anda doğru olması gerekmez. Bu tür hedeflere ayrıştırma denilmektedir ve bunun için alt hedefler arasında ‘;’ ayracı kullanılmaktadır.

2.13. Açıklama Satırları

Program yazarken program satırları arasına açıklamalar yazmak, başkalarının da programı okuyup anlamasına imkan tanır. Program içerisine yazılan bu yorum satırları derleyici tarafından dikkate alınmaz. Prolog’da yorum satırları bir kaç satırdan oluşacaksa ‘/*’ ile başlamalı ve ‘*/’ ile bitmelidir. Eğer tek bir satır yorum yazılacaksa ‘%’ işareti kullanılabilir.

/* Program yazarken kullanılan değişkenler, yüklem ve kurallar*/

/*hakkında bilgi vermek için bu tür yorum satırları yazılabilir*/

%Tek satırlık yoruma bir örnek.

/* İç içe /* yorum */ satırı yazmak da mümkündür*/

2.14. Eşleştirme

Prolog’da eşleştirme yapılırken eşlenik yapılar birbiriyle eşleşebilir. ebeveyn(selehattin, X), ebeveyn(sacide, cihat) kuralındaki X değişkeni ‘cihat’ değerini alır ve serbest olan bu değişken artık bağlı hale gelir. Bağlı hale gelen başka bir değişkene atanırsa, diğer değişken de aynı değeri alır.

2.15. Bölüm özeti

1.   Prolog’da bir program gerçekler ve kurallardan oluşan cümleciklerden oluşur.

·      Gerçekler, doğru oldukları kabul edilen ilişkiler ve özelliklerdir.

·      Kurallar bağımlı ilişkiler olup, gerçekler ve ilişkileri kullanarak bilgi elde etmeye yararlar.

2. Gerçeklerin genel yazılış biçimi şöyledir:

ozellik(nesne1, nesne2,….. nesneN)

veya

ilişki(nesne1, nesne2,….. nesneN)

Burada özellik nesnelerin herhangi bir özelliği, ilişki ise nesneler arasındaki herhangi bir ilişkidir. Özellik ve ilişki kelimelerinin her ikisi de Prolog’da aynı anlamda kullanılır.

3.   Bir programda verilen bir ilişki bir veya daha fazla nesne arasındaki ilişkiden ibarettir. sevmek(ahmet, futbol) gerçeğindeki ‘sevmek’ bir ilişkiyi, ahmet ve futbol ise bu ilişkinin nesnelerini temsil eder. solak(hasan) gerçeğinde ‘solak’ bir özelik, hasan ise bir nesnedir.

4.   Kuralların genel yazılma şekli:

Baş:-Gövde

olup, daha açık hali aşağıdaki gibidir.

ilişki(nesne, nesne, ….., nesne) :-

ilişki(nesne, nesne, …, nesne),

 .

 .

ilişki(nesne, nesne, …., nesne).

5.   İlişki ve nesne isimlerinin yazılması bazı kurallara bağlıdır. Nesne ve ilişki isimleri daima küçük harfle başlar. Bunu takiben istenilen sayıda büyük-küçük harf, rakam, ‘_’ kullanılabilir.

6.   Değişken isimleri daima büyük bir harf veya ‘_’ ile başlar. Bunu takiben istenildiği kadar küçük_büyük harf, rakam vs. kullanılabilir. Değişkenler bir değer almadan önce serbest, değer aldıktan sonra ise bağlı hale gelirler. Bir değişkene değer atayıp bilgi depolamak mümkün değildir. Çünkü bir değişken sadece bir cümlecikte bağımlıdır.

7.   Bir sorgudan sadece belirli bir bilgi alınmak isteniyorsa, anonim değişken (_) kullanılabilir. Anonim değişkene hiçbir zaman değer atanması yapılamaz.

8.   Prolog’a programda verilen gerçeklere göre bir soru sormak Prolog Sistemini Sorgulama olarak adlandırılır ve bu sorguya Hedef denir.

Bileşik bir hedef iki veya daha fazla hedeften oluşur. Bu parçaların her birine alt hedef adı verilir. Bileşik hedefler Bağlaç veya Ayraç şeklinde olabilir.

10. Eşleştirme birbirine denk yapılar arasında gerçekleştirilir. Serbest bir değişken bir sabite veya önceden değer alıp bağımlı hale gelmiş başka bir değişkene atanabilir. Serbest olan iki değişken birbirine atanırsa, birinin alacağı değer otomatik olarak diğerine atanmış olur.


3. VISUAL PROLOG PROGRAMLARININ TEMEL BÖLÜMLERİ

Bir VIP Programı genelde şu dört bölümden oluşur: Clauses (Gerçekler ve Kurallar), Predicates (Yüklemler), Domains (Değişken Tipleri) ve Goals(Hedefler).

3.1. Clauses(Olgular veya Kurallar)

Bu bölüm bir programın kalbi durumundadır. Çünkü programda tanımlı hedefler doğrulanmaya çalışılırken, doğruluğu daha önceden bilinen gerçeklerden yola çıkılır. Gerçek ve gerçekler arasındaki ilişkileri tanımlayan kuralların tanımlandığı yer bu bölümdür. Bir yüklem için tanımlanması gereken bütün clauselar kümesine Procedure denir.

3.2. Predicates (Yüklemler)

Yüklemlerin ve yüklemlerdeki argümanların tiplerinin tanımlandığı yer bu bölümdür. Visual Prolog’da mevcut olan hazır yüklemlerin tanımlanması gerekmez.

3.3. Domains (Değişken Tipleri)

Burada, Visual Prolog’da olmayan tiplerin tanımlanması yapılır.

3.4. Goal (Hedef)

Programdaki sorgular buraya yazılır.

3.5. Yüklem Tanımı

Bir yüklemin genel yazılış biçimi şöyledir:

yuklem_adi(argüman_tip1, argüman_tip2, argüman_tip3,…., argüman_tipN)

Yüklemlerin bitiş parantezinin clauses bölümündeki gibi ‘.’ ile sonlanmadığına dikkat edilmelidir. Yüklem isimleri en fazla 250 karakterten oluşabilir ve herhangi bir harfle başlayabilir. Yüklemler için isim seçilirken küçük veya büyük harfle başlamak önemli değildir. Fakat küçük bir harfle başlayan bir isim seçilmesi önerilir. Çünkü Prolog derleyicilerin çoğu ancak küçük harfle başlayan yüklem isimlerini kabul etmektedir. Kullanılabilecek karakterler şunlardır:

Büyük harfler: A, B, ………., Z

Küçük harfler: a, b, …………, z.

Rakamlar: 0, 1, ………………, 9

Alt tire: _.

Geçerli Yüklem İsimleri                                    Geçersiz Yüklem İsimleri

Olgu                                                                  [olgu]

Oynar                                                                *gider*

sahip_olunan_servet                                         Sahiptir/araba

tahakkuk_fisi                                                    bu-ayin-bordrosu

10_kisilik_sinif                                                 <10-kisiden_biri

 

Örnekler:

domains

isim=symbol

numara=integer

predicates

ilk_yuklem(isim, numara)

domains

sahis, eylem=symbol

araba, marka, renk=symbol

kilometresi, kullanim_yili, fiyat=integer

predicates

sever(sahis, eylem)

ebeveyn(sahis, sahis)

satin_alabilir(sahis, araba)

araba(marka, kilometresi, kullanim_suresi, renk, fiyat)

yesil(symbol)

derece(symbol, integer)

Yukarıdaki program parçasında yüklem ve argümanların anlamları aşağıda verilmiştir.

·        sever yüklemi iki argüman alır: sahis ve eylem. Bu argümanların her ikisi de değer olarak symbol, yani alfabetik karakterler alabilir.

·        ebeveyn yükleminin iki argümanı da sahis olup, domainde tanımladığı şekliyle symbol tipindedir.

·        satin_alabilir yüklemi tipi symbol olan sahis ve araba argümanlarını almıştır.

·        araba yüklemi 5 adet argüman almıştır. İlk ikisinin tipi symbol, son üçünün ise integer’dır (tamsayı).

·        yesil yüklemi, tipi symbol olan tek bir argüman almıştır. Symbol tipi zaten Visal Prolog’un standart tipleri arasında yer aldığından, ayrıca tanımlamaya gerek yoktur.

·        derece yükleminin argümanları da standart domain’de yer almaktadır.

3.6. Domains (Tip tanımları) Bölümü

Domain kısmında argümanların tipleri tanımlanır. Bir argüman alfabetik, nümerik veya her ikisinden oluşan karakterleri değer olarak alabilir. Domain kısmı, birbirinin aynısı gibi görünebilecek verilere farklı isimler vermemize imkan tanır. VIP programlarında ilişki veya gerçeklerde tanımlanmış olan nesneler (yüklemdeki argümanlar) domainlere aittir. Bu tipler standart olarak tanımlı olabileceği gibi, kullanıcı tarafından sonradan da tanımlanabilir.

Domain kısmı son derece faydalı iki görev icra eder. Birincisi, yüklemlerde tanımlanan argümanların tipleri VIP’de standart olarak tanımlamış olan symbol, tamsayı vs. domainleri olsalar bile, argümanlara farklı anlamlı isimler vermemize imkan tanır. İkincisi, standart domainler tarafından tanımlanmamış veri yapılarını tanımlanmasına imkan sağlar.

Ayrıca, yüklemdeki argümanların net olarak anlatılabilmesi için farklı domainler olarak tanımlanması da faydalıdır.

Örnekler:

1.   Aşağıdaki tabii dil cümlesinin VIP’de karşılığını yazıp, özel domain tanımı aşağıdaki şekilde yapılır.

Hasan, 28 yaşında bir erkektir.

Eğer özel olarak domain tanımlanmazsa, yani VIP’deki standart tipler kullanılırsa yukarıdaki cümle şöyle yazılabilir:

sahis(symbol, symbol, integer)

Bu yüklem ve argümanlar doğru biçimde tanımlandığı için çalışır. Fakat sahis yüklemi içinde tanımlanan üç argümanın neye işaret ettiğini hatırlamak zor olabilir.

Bunun yerine:

domains

isim, cinsiyet        = symbol

yas                                   = integer

predicates

sahis(isim, cinsiyet, yas)

şeklinde üç ayrı domain tanımlanırsa sahis argümanındaki isim, cinsiyet ve yas argümanlarının anlamı her zaman için barizdir. Bu tanımlamanın bir faydası da argüman tipleri arasında olabilecek tip eşleştirme hatalarını önlemektir.

Özel domainler, argümanların anlamını çok daha iyi ifade ettikleri halde, bütün argümanlar için özel domain kullanmak gerekmez. Bir argüman için belli bir tip tanımlanması yapıldıktan sonra, bu argüman, tipi aynı olan bir başka argümanla hiçbir şekilde karıştırılmaz. Örneğin isim ve cinsiyet argümanlarının her ikisinin de tipi symbol olmasına rağmen birbiriyle karıştırılmazlar. Fakat kullanıcının tanımladığı argümanların hepsi önceden tanımlanmış argümanlarla karıştırılabilir.

Aşağıdaki örnek, çalıştırıldığı zaman bir tip hatası verir.

DOMAINS

carpma, toplam = integer

PREDICATES

toplama_yap(toplam, toplam, toplam)

carpma_yap(carpma, carpma, carpma)

CLAUSES

toplama_yap(X, Y, Toplam):-

Toplam=X+Y.

carpma_yap(X, Y, Carpma):-

Carpma=X*Y.

GOAL toplama_yap(32, 54, Toplam).

Buradaki GOAL toplama_yap(32, 54, Toplam) doğru çalışır ve

Toplam=86

1 Solution

cevabı alınır. Carpma_yap fonksiyonu için 35 ve 25 değerlerleri kullanılırsa,

Carpma=875

1 Solution

sonucu alnır.

31 ve 17 sayılarının çarpımını bulup, elde edilen sayıyı kendisiyle toplayıp Cevap argümanının değeri aşağıdaki şekilde bulunur.

carpma_yap(31, 17, Toplam), toplama_yap(Toplam, Toplam, Cevap) şeklinde bir hedef yazılabilir. Bu hedefe göre, bulunacak sonucun

Toplam=527 (31*17), Cevap=1054 (527+527)

olması gerekirken, VIP derleyici bir hata mesajı verir. Çünkü carpma_yap fonksiyonundaki Toplam argümanı 527 değerini aldıktan sonra bu değeri ikinci yüklem olan toplama_yap’taki ilk iki argümana taşımaya çalışır. Her iki argüman da tamsayı tipinde olmasına rağmen farklı isimlerde olduklarından, birbirleriyle eşleştirilemezler ve neticede hata mesajı görüntülenir. Bu yüzden bir cümledeki fonksiyonda tanımlanan değişken birden fazla fonksiyonda kullanılacaksa, her fonksiyonda aynı şekilde tanımlanmalıdır.

Örnek:

DOMAINS

marka, renk = symbol

yas=byte

fiyat, yol=ulong

PREDICATES

nondeterm araba(marka, yol, yas, renk, fiyat)

CLAUSES

araba(chrysler,130000,3,kirmizi,12000).

araba(ford,90000,4,gri,25000).

araba(datsun,8000,1,siyah,30000).

GOAL araba(renault, 13, 40000, kirmizi,12000).

GOAL araba(ford, 90000, gri, 4, 25000).

GOAL araba(1, kirmizi, 30000, 80000, datsun).

Burada araba yükleminin 5 argümanı mevcuttur. Yas argümanı byte tipinde olduğu için alabileceği değer 8 bitlik ve 0-255 arasında değişen pozitif bir sayıdır. Aynı şekilde yol ve fiyat tipleri ulong (uzun tamsayı) olup 32-bit pozitif tamsayı değerleri alır. Son olarak marka ve renk tipleri symbol tipindedir. Yukarıdaki sorguları tek tek deneyince her birinin ayrı bir tip hatasına neden olduğu görülecektir. GOAL araba(renault, 13, 40000, kirmizi, 12000) sorgusunda byte tipinde olması gereken yas argümanı 40000 değerini almıştır. Bunun 0-255 arasında olması gerekir. İkinci sorguda yas ve renk argümanlarının değerleri yer değiştirmiştir. Bu nedenle yine hataya neden olur.

3.7. Goal Bölümü

Goal bölümünün bir kuralın yapısından sadece iki farkı vardır.

1.   Goal kelimesinden sonra ‘if’ anlamındaki ‘:-‘ operatörü kullanılamaz.

2.   Program çalışırken VIP ilk önce GOAL satırını çalıştırır.

3.8. Deklarasyon ve Kurallara Ayrıntılı Bakış

Bir yüklemdeki argümanların tiplerini tanımlarken, VIP’de hazır bulunan standart tipler kullanılabilir. Bu tiplerin domains kısmında, ayrıca tanımlanması gerekmez. Aşağıdaki tabloda hazır olarak bulunan tipler verilmiştir (Tablo 1).

 

Tablo 3.1: Visual Prolog’da Tipler ve Alabilecekleri değerler.

 

Tip

Kullanıldığı Yer

 

Değer Aralığı

short

Bütün Platformlar

16 Bit

-32768….+32767

Ushort

Bütün Platformlar

16 Bit

0…65535

Long

Bütün platformlar

32 bit

-2147483648………+2147483647

Ulong

Bütün platformlar

32 bit

0…4294967295

İnteger (Bilgisayar ve Mimariye bağlı olarak – veya + değer alabilir)

16 Bit Platformlar

32 Bit platformlar

16 Bit

32 Bit

-32768….+32767

-2147483648……..+2147483647

Unsigned (Bilgisayar ve mimariye bağlı olarak -/+ değer alabilir)

16 Bit Platformlar

32 Bit platformlar

16 Bit

32 Bit

0…65535

0…4294967295

byte

Bütün platformlar

8 bit

0-255

Word

Bütün platformlar

16 bit

0…65535

Dword

Bütün platformlar

32 bit

0…4294967295

Her değişken tipi verilen aralıkta bulunan bir değeri alabilir. Integer ve unsigned tipleri, değişkenlerin tanımlandığı bilgisayar veya sistemlere göre değişen aralıktaki değerleri alırlar.

Domain tanımı yapılırken signed veya unsigned kelimeleri byte, word ve dword domainleri ile birlikte kullanılabilirler.

Domains

i8 = signed byte

tanımı normalde unsigned olan ve bu yüzden 0-255 aralığından değer alan byte yerine -128…+127 değerleri arasında değer alan bir tip haline gelir.

3.8.1. Char

İşaretsiz bir byte olarak kullanılır. Örnek: ‘A’, ‘b’…

3.8.2. Real

+/- DDDD.DDDD şeklinde olan 8 bitlik bir değişken. (1*10-307-1*10+308)

3.8.3. String

255 karakter uzunluğunda olabilen bu tipin iki formatı vardır.

a)   İlki küçük harf olmak üzere harf, sayı veya altçizgiden oluşur.

b)  Çift tırnak arasına alınmış karakterlerden oluşur. Örnek

Örnekler: Adı_soyadı, “Müşterinin Adı”, “Fox Ltd.”

3.8.4. Symbol

Formatı string’ler ile aynıdır.

Symbol ve string değişkenler birbirinin aynısı olmakla beraber, VIP bunları farklı şekillerde depolar. Symbol tipleri bir tabloda saklanır. Adresleri ise nesneleri temsil edecek şekilde saklanır. Böylece eşleştirme işleminde hızlı kullanılırlar. Fakat karşılaştırmalarda String tipler karakter bazında eşleştirilir.

3.9. Yüklemlerdeki Argümanların Yazılması

Predicates bölümündeki bir argümanın tipini tanımlamaya, argüman tipi tanımlama denilmektedir.

Hasan, 28 yaşında olan bir erkektir = sahis(hasan, erkek, 28).

Sahis bu argümanlarla birlikte kullanan bir yüklem olarak tanımlamak için aşağıdaki satırın predicates bölümünde yazılması gerekir.

sahis(symbol, symbol, unsigned)

Görüldüğü gibi her üç argüman da standart tipte tanımlanmıştır. Yani, program içerisinde her ne zaman sahis yüklemi geçerse, bu yüklemi sadece 3 argümanla birlikte kullanılabilir. Bunların ilk ikisi symbol, üçüncüsü ise unsigned tipinde bir integer olmalıdır.

Alfabedeki bir harfin yerini belirleyen alfabedeki_yer(Harf, Yer) şeklinde bir ilişkiyi incelendiğinde, Harf ve Yer argümanlarının her ikisi de değişken olarak tanımlandığı görülür. Böylece Harf=a ise Yer=1, Harf=b ise Yer=2 vs. şeklinde devam eder. Bu durum kısaca şöyle ifade edilebilir.

alfabedeki_yer(Bir_harf, N).

Bunun için yazılması gereken olgular:

alfabedeki_yer(‘a’, 1).

alfabedeki_yer(‘b’, 2).

alfabedeki_yer(‘c’, 3).

………..

alfabedeki_yer(‘z’, 29.)

şeklinde olmalıdır.

PREDICATES

alfabedeki_yer(char, integer)

CLAUSES

alfabedeki_yer(‘a’, 1).

alfabedeki_yer(‘b’, 2).

alfabedeki_yer(‘c’, 3).

GOAL alfabedeki_yer(‘c’, Nerede).

Program çalıştırıldığında ‘c’ harfinin yerini veren Nerede değişkeni 3 değerini alır.

Örnek:

DOMAINS

adi_soyadi, tel_no = symbol

PREDICATES

nondeterm telefon_numarasi(adi_soyadi, tel_no)

CLAUSES

telefon_numarasi(“Orhan AYDIN”, “255 45 47”).

telefon_numarasi(“Arif GÜREL”, “3134578”).

telefon_numarasi(“Husamettin BULUT”, “3145869”).

telefon_numarasi(“Kasim YENIGÜN”, “3174152”).

Bu program, aşağıdaki sorgularla veya yenileri ilave edilerek çalıştırılabilir.

GOAL telefon_numarasi(Kimin_Telefonu, “3145869”).

GOAL telefon_numarasi(“Orhan AYDIN”, Telefon_Numarasi).

GOAL telefon_numarasi(Telefon_Sahibinin_Adi, Telefon_Numarasi).

Örnek: Ekrandan girilen bir karakterin harf olup olmadığını kontrol eden bir program yazınız. (Not: char tipi sadece bir tek karakteri tanımlar)

REDICATES

nondeterm aranan_harf(char)

CLAUSES

aranan_harf(Harf):-

‘a’<=Harf,

Harf<=’z’.

aranan_harf(Harf):-

‘A’<=Harf,

Harf<=’Z’.

GOAL

aranan_harf(‘x’).

aranan_harf(‘2’).

aranan_harf(“Merhaba”).

aranan_harf(‘a’).

aranan_harf(x).

Yukarıdaki program, verilen bir karakterin alfabenin bir harfi olup olmadığını test etmektedir. Yazılan sorguları kullanarak elde edilen sonuçları inceleyiniz. Bazı şıklarda neden hata verdiğini bulmaya çalışınız.

Predicate bölümünde aynı isimde birden fazla yüklem tanımlanabilir. Fakat bunların argümanlarının farklı sayıda olması gerekir. Predicates ve Clauses bölümlerinde aynı isimde olanların birlikte gruplanmaları gerekir. Bu yüklemler, tamamen farklıymış gibi işlem görürler.

Örnek:

DOMAINS

sahis=symbol

PREDICATES

baba(sahis) %Buradaki şahıs bir babadır.

baba(sahis, sahis) %Buradaki birinci kişi ikinci kişinin babasıdır.

CLAUSES

baba(Insan):-,

baba(Insan, _).

baba(ahmet, mehmet).

baba(omer, yavuz).

3.10. Kuralların Yazım Biçimi

VIP’de kurallar, Baş ve Gövde olmak üzere iki kısımdan meydana gelir.

Genel Biçim:

Baş:- <alt hedef1>, <alt hedef2>,……, <alt hedefN>.

Alt hedefler biribirinden ‘,’ ile ayrılır ve sonuncusu nokta ile biter. Alt hedeflerin her biri ayrı bir yüklem çağırır. Alt hedefin doğru olup olmadığı kontrol edilir. Sonuç ne olursa olsun, bu işlem bütün alt hedeflere uygulanır. Alt hedeflerin tamamının olumlu netice vermesiyle beraber o kuralın doğruluğu ispatlanmış olur. Sadece bir alt hedef bile yanlış olursa, bütün kural yanlış olur.

3.11. Prolog ve Diğer Dillerdeki ‘if’ Komutunun Karşılaştırılması

VIP’de baş ve gövde kısmını ayıran ‘:-‘ sembolü if anlamına gelir. Örneğin Pascal’daki if komutu, öncelikle if komutundan sonra gelen ifadenin doğru olup olmadığını kontrol eder. Eğer ifade doğrulanırsa, komut then ifadesinden sonraya geçer geçer.

Yani if x>10 then writeln(“Bu işlem tamam”);

satırında öncelikle x değişkeninin 10’dan büyük olup olmadığı kontrol edilir. Eğer sonuç doğru ise ‘Bu işlem tamam’ satırı görüntülenir. Aksi takdirde program bir alt satırdan itibaren çalışmaya devam eder. Bu tip ifadeye if/then şartlı denir. VIP ise bunun tam tersi olan bir sistem uygular. Öncelikle gövdedeki alt hedeflerin doğru olup olmadığına bakılır. Tamamı olumlu sonuç verirse, kuralın gövde kısmının doğruluğu ispatlanmış olur. Bu ise VIP’da then/if şartının geçerli olduğunu gösterir.

3.12. Otomatik Tip Dönüştürmeler

VIP’de iki değişken karşılaştırıldığında her ikisinin de aynı tipte olması her zaman gerekmez. Değişkenler bazen başka tiplerdeki sabit değişkenlere de atanabilir. Çünkü VIP aşağıdaki tipler arasında otomatik olarak tip dönüştürmesini yapar.

· string ve symbol

· Bütün integral tipler ve reel değişkenler. Bir karakter sayısal bir değere dönüştürülürken, bu karakterin karşılığı, sayının ASCII tablosundaki karşılığı olur.

Örneğin string tipindeki bir agüman symbol tipi ile uyumludur. Benzer şekilde integer olarak tanımlı bir tip real, char, word etc. Tipleriyle uyumludur. Bu tür tip değişikliği şu kolaylıkları sağlar:

·      string tipiyle tanımlı bir yüklem symbol tipindeki bir argümanla çağrılabilir.

·      real tipiyle tanımlı bir yüklem integer tipindeki bir argümanla çağrılabilir.

·      char tipiyle tanımlı bir yüklem integer tipindeki bir argümanla çağrılabilir.

·      Alfabetik karakterler ASCII değerleri bilinmeden de rahatlıkla kullanılabilir.

Argümanlar, tanımlı olduklarının dışında bir tipe dönüşürken ne gibi kuralların etkili olduğu, sonuçta ortaya çıkan argümanının hangi tipte olacağı konusu ileride incelenecektir.

3.13. Bir Programın Diğer Bölümleri

Şimdiye kadar VIP’daki clauses, predicates, domains ve goals bölümleri incelenmiş ve bol miktarda örnek verilmiştir. Şimdi database, constants ve global bölümlerine kısa bir giriş yapılacaktır.

3.13.1. Database Bölümü

Bir VIP programının gerçekler ve kurallardan oluştuğu bilinmektedir. Program çalışırken bazen kullanılan gerçek ve kuralları değiştirmek, güncellemek, ilave yapmak veya çıkarmak gerekebilir. Böyle bir durumda gerçekler, dinamik bir dahili veritabanı oluşturur. Program çalışırken değiştirilebilecek gerçeklerin tanımlı olduğu bölüme database bölümü denilmektedir.

3.13.2. Constants Bölümü

Diğer dillerde olduğu gibi VIP’de de sabit değişkenler kullanılabilir. Bu değişkenler constants bölümünde tanımlanır. Her bir satıra sadece tek bir sabit yazılabilir.

constants

yuz=(10*(10-1)+10)

pi=3.14159265

maas_katsayisi=4

mavi=5

Program derlenmeden önce her sabit değişkenin karşısındaki string olduğu gibi atanır. Örnek:

A=yuz*34, bekle(A)

şeklindeki A değişkenine yuz sabiti yerine 100 değil, yuz sabit değişkeninde tanımlı şekliyle (10*(10-1)+10) değeri atanır.

Sembolik sabitlerin yazımında şu kurallar geçerlidir:

· Sabit bir değişken kendisini çağıramaz. Yani sayi= 2*sayi/2 yanlıştır.

· Büyük veya küçük harfle başlayan sabit değişkenler, farklı olarak işlem görmezler. Bu yüzden büyük harfle başlayan sabit bir değişken clause veya goal bölümünde küçük harfle başlatılmalıdır. Böylece büyük harfle başlamaları zorunlu olan normal değişkenlerle karışmazlar. Örnek:

constants

iki=2

goal A=iki, write(A).

·      Bir programda birden fazla constants bölümü olabilir. Fakat programda kullanılmadan önce bu değişkenlerin mutlaka tanımlanmış olmaları gerekir.

·      Tanımlanan sabitler tanımlanan noktadan başlayıp programın sonuna kadar aynı değerde kalırlar. Bir sabit değişken sadece bir kez tanımlanabilir.

3.13.3. Global Bölümü

VIP’de şimdiye kadar tanımladığımız domains, predicates ve clauses bölümleri tamamen lokal idi. Bunları global yapmak için programın en başında global domains, global predicates vs. bölümler oluşturulabilir. Bu konu daha sonra incelenecektir.

3.14. Derleyici Direktifleri

VIP, yazılan bir program parçasının derleme sırasında belirtilen şekilde işlem görmesi için bazı direktiflerin kullanılmasına imkan tanır. Bu seçenekler menüdeki Options/Compiler Directives başlığından ayarlanabilir.

3.14.1. Include Direktifi

Bu direktif daha önce yazılan bir program parçasının veya prosedürün her çağrıldığında aynı program içerisinde tekrar tekrar kullanılmasını sağlar. Bu durum basit bir örnek üzerinde açıklanmaktadır.

İçinde en sık kullanılan tip ve yüklemlerin bulunduğu TEST.PRO isminde bir programın olduğunu varsayalım. Hazırlanan başka bir programda bu program çağırılıp kullanılmak istendiğinde, kullanılan

include “test.pro”

bir derleyici direktifidir. Ana program derlendiği zaman VIP test.pro isimli programı derleyip ana programa ilave eder. Include direktifiyle tanımlanan bir programda da başka bir include satırı bulunabilir ve o da başka bir programı çağırabilir. Fakat bir programda bir dosya sadece bir kez include “dosyaismi.pro” şeklinde kullanılabilir.

3.15. Bölüm Özeti

1.   Bir VIP programının yapısı şu şekildedir:

domains

argüman1,…,argümanN=tip

predicates

yüklem_ismi(argüman1,…, argümanN)

clauses

kurallar ve gerçekler

GOAL

alt_hedef1, alt_hedef2, …….., alt_hedefN

2.   Domains bölümünde kullanılacak değişkenlerin tipleri tanımlanır. VIP’da kullanılabilecek bazı tipler: char, byte, short, ushort, word, integer vs.

3.   Yazılmış olan gerçek ve kuralları inceleyerek doğruluğunun sağlanması istenilen Goal (sorgu), programın içine yazılması gerekir. Bu dahili bir sorgudur. Harici olarak tanımlanacak olan bir sorgu program çalışırken açılan Dialog penceresine yazılır.

4.   Aynı isimde fakat farklı sayıda argüman taşıyan yüklemler tamamen farklı yüklemlermiş gibi işlem görür.

5.   Kurallar Baş:- alt_hedef1, alt_hedef2, ………, alt_hedefN genel şekliyle yazılır. Bir kuralın istenilen sonucu vermesi için alt hedeflerin tamamının doğrulanması gerekir.

6.   Prolog’daki if komutu diğer dillerdeki if komutundan farklıdır. Prolog’da then/if şeklinde tanımlı olan bu komut diğer dillerde if/then şeklinde tanımlıdır.


4. EŞLEŞTİRME VE GERİYE İZ SÜRME

VIP bir alt hedeften gelen bir çağrıyı clauses bölümünde tanımlı bir cümle ile karşılaştırmaya çalışırken belirli bir işlem kullanır. Bu işleme eşleştirme denir. Bir program çalışırken

Goal yazdi(X,Y).

sorgusunun kullanıldığını kabul edilsin. Bu sorgunun doğruluğunu araştırırken, clauses bölümdeki bütün yazdi(X,Y) cümlecikleri eşleştirme işlemi için test edilir. Goal yazdi(X,Y) ifadesindeki X ve Y argümanları, clauses bölümündeki yazdi(…) cümlecikleriden kontrol edilir. Bunun için bütün cümlecikler tek tek incelenir. Sorguyla eşleşen bir cümle bulunduğu zaman cümledeki değer serbest olan değişkene atanır ve böylece cümle ile goal eşleşmiş olur. Bu duruma ‘sorgunun cümle ile eşleşmesi’, bu işleme de eşleştirme denilir.

Örnek

DOMAINS

kitap_adi, yazar = symbol

sayfa_sayisi       = unsigned

PREDICATES

kitap(kitap_adi, sayfa_sayisi)

nondeterm yazdi(yazar, kitap_adi)

nondeterm roman(kitap_adi)

CLAUSES

yazdi(eco, “Gülün Adı”).

yazdi(tolstoy, “İnsan Ne İle Yaşar”).

kitap(“İnsan Ne İle Yaşar “, 245).

kitap(“Gülün Adı”, 760).

roman(Kitap_adi):- yazdi(_, Kitap_adi), kitap(Kitap_adi, Sayfa_sayisi), Sayfa_sayisi> 400.

GOAL yazdi(Yazar, Kitap_adi).

Sorgudaki Yazar ve Kitap_adi değişkenleri serbest değişkenler olduklarından herhangi bir argümana eşitlenebilirler. Dolayısıyla sorgu clauses bölümündeki ilk yazdi cümlesi ile eşleşir. Yani yazdi(Yazar, Kitap_adi) cümleciği yazdi(eco, “Gülün Adı”) olur. Burada Yazar=eco, Kitap_adi=Gülün Adı değerini alır. Aynı işlem bütün alternatif çözümler için tekrar edileceğinden, Yazar ve Kitap_adi değişkenleri sırasıyla tolstoy ve İnsan Ne İle Yaşar değerlerini de alır. Yani sonuçta 2 çözüm bulunur.

GOAL roman(Roman_adi) çağrısının nasıl çalıştığı incelenecektir. Bir çağrının bir olgu veya kuralın baş kısmıyla eşleşip eşleşmediği kontrol edilir. Yani kuralın baş kısmı olan roman(Kitap_adi) kısmıyla eşleşir. Kullanılan olgudaki argümanlar eşleştirilir. X argümanı bağlı olmadığı için herhangi bir argümanla eşleşebilir. Kuralın başı olan roman(Kitap_adi)’ında, Kitap_adi argümanı bağımsız bir değişkendir. Kuralın başıyla sorgu kısmı eşleştirilir. VIP, eşleştirme yapıldıktan sonra alt hedefleri sırasıyla doğrulamaya çalışır.

roman(Kitap_adi):-

yazdi(_, Kitap_adi),

kitap(Kitap_adi, Sayfa),

Sayfa>400.

GOAL roman(Roman_adi) kodunda ilk önce yazdi(_,Kitap_adi) kısmı sorgulanır. Buradaki ilk argüman anonimdir. Dolayısıyla ilk olgudaki eco ve Gülün Adı ‘_’ ve ‘Kitap_adi’ argümanlarıyla eşleşir. Bundan sonra kitap(Kitap_adi,Sayfa_sayisi) cümleciğindeki kitap olgusuna çağrı yapılır. İlk cümlecikteki ‘eco’ ve ‘Gülün Adı’ değerlerini alır. İlk alt hedef doğrulandığı için sonraki adım olarak kitap(Kitap_adi, Sayfa_sayisi) alt hedefine geçilir. Kitap_adi argümanı ‘Gülün Adı’ değerine bağlı hale geldiği için çağrı kitap(“Gülün Adı’, Sayfa_sayisi) şeklinde devam eder. Programın başından başlayan sorgu kitap(“Gülün Adı”, 760) cümleciğinde eşleştirme yapmaz. Çünkü ilk argüman ‘Gülün Adı’ olmuştu. İkinci cümlecik sorguyu doğrular ve Sayfa_sayisi 760 değerini alır. Sayfa_sayisi>400 alt hedef halini alır. 760 değeri 400’den büyük olduğu için alt hedef doğrulanır ve böylece bütün hedef doğrulanmış olur. Sonuçta şu mesaj görüntülenir:

Roman_adi=Gülün Adı

1 Solution

4.1. Geriye İz Sürme

Gerçek problemlere çözüm ararken, verilen karar doğrultusunda mantıklı olan bir yol takip eder, yolun sonuca ulaşmaması durumunda alternatif bir yol aranır. Mesela bir labirent oyununda çıkış yolunu ararken sola veya sağa doğru gidilir. Çıkmaz sokağa gelindiğinde geriye döner, başka bir yolu takip eder. Bu yönteme göre devam edilirse, sonunda çıkış noktası bulunur.

VP, geriye iz sürme denilen bu sistemi kullanır. Bir sorgunun doğru olup olmadığı araştırılırken alt hedeflerin herbirinin ayrı ayrı doğrulanmaya çalışılır. VP, doğrulama işlemini yürütürken sorgulanması gereken durumların başlangıç noktasına bir işaret koyar. Sonra bu yolların ilkini dener. Eğer olumlu sonuç alınırsa işleme oradan itibaren devam eder. Sonucun olumsuz çıkması durumunda, işaret konulan yere döner ve ikinci yolu, yani bir sonraki alt hedefi dener. İşte bu ileriye gidiş ve gerektiğinde yine geriye dönüş işlemine Geriye İz Sürme denir.

Örnek

PREDICATES

nondeterm yemeyi_sever(symbol, symbol)

nondeterm yemek(symbol)

yemegin_tadi(symbol, symbol)

CLAUSES

yemeyi_sever(besir,X):-

yemek(X),

yemegin_tadi(X, iyi).

yemegin_tadi(kebap, iyi).

yemegin_tadi(kapuska, kotu).

yemek(kapuska).

yemek(kebap).

GOAL yemeyi_sever(besir, Besirin_Sevdigi_Yemek).

Programda iki olgu kümesi, bir de kural bulunmaktadır. Kural, Bülent’in, tadı güzel olan yemeklerden hoşlandığını söylemektedir. Sorgunun doğrulanması için VP ilk satırdan başlayarak tarama yapar. Hedefe uyan ilk satır yemeyi_sever(bulent, X) kuralının başı olduğu için Besirin_Sevdigi_Yemek argümanı X ile eşleşir. Bu durumda kuralın geri kalan kısmının doğrulanmasına çalışılır. Buradaki ilk alt hedef yemek(X) cümleciğidir. VP alt hedefi doğrulamak için yine programın en başına gider. VP eşleşen bir olgu ararken yemek(kapuska) cümleciğine ulaşır ve burada X değişkeni ‘kapuska’ değerini alır. VIP, buraya geri dönüş işaretini koyar ve alternatif bir çözüm ararken hareket edilecek ilk noktanın başlangıcı belirtilmiş olur.

Bir sonraki hedef, yemegin_tadi(X, iyi) alt hedefi olur. X ‘kapuska’ değerini aldığına göre bu cümle yemegin_tadi(lahana, iyi) şekline dönüşür. Bunun doğrulanması sırasında argümanlar başka bir olguyla eşleşmediği için bu alt hedef olumsuz olur. Dolayısıyla sorgunun bu doğrulanması başarısız olur. İşte bu noktada VP geri dönüş işaretini koyduğu en son noktaya, yani yemek(kapuska) cümleciğine gider. Geri dönüş noktasına gelindiğinde, bu noktadan sonra değer almış olan bütün değişkenler yeniden serbest hale gelirler.

Bu noktadan sonra ilk eşleşme yemek(kebap) olgusu ile olur ve X değişkeni kebap değerini alır. Daha sonraki alt hedef yemegin_tadi(kebap, iyi) olduğundan, programın başından itibaren yapılacak bir taramadan olumlu sonuç alınır. Çünkü yemegin_tadi(kebap, iyi) olgusu önceden tanımlanmıştı. Sonuçta görüntülenecek mesaj şu olur:

Besirin_sevdigi_yemek=kebap

1 Solution

Geriye İz Sürme yöntemiyle sadece tek çözüm değil, mümkün olan bütün çözümler elde edilir.

DOMAINS

aday=symbol

adayin_yasi=integer

PREDICATES

nondeterm oyuncu(aday, adayin_yasi)

CLAUSES

oyuncu(ahmet, 10).

oyuncu(mehmet, 12).

oyuncu(ali, 10).

oyuncu(huseyin, 10).

GOAL oyuncu(Birinci_oyuncu, 10), oyuncu(Ikinci_oyuncu, 10),

Birinci_oyuncu<>Ikinci_oyuncu.

VP’den yaşları 10 olan çocuklar arasında düzenlenecek bir masa tenisi turnuvası için muhtemel ikili rakip listesi istensin. Eşleştirme sırasında yaşları 10 olan, fakat kendileriyle eşleşmeyecek ikili gruplar istensin. Geriye İz Sürme yönteminin nasıl çalıştığını görmek için VP’nin takip edeceği prosedürü adım adım yazarsak:

1.   VP ilk önce sorgunun oyuncu(Birinci_oyuncu, 10) alt hedefini doğrulamaya çalışır. Bu hedef oyuncu(ahmet, 10) cümleciğiyle sağlanmış olur. VP hemen ikinci alt hedefi doğrulamaya çalışır. (Bu sırada programın en başına dönüş yapılır) oyuncu(İkinci_oyuncu, 10) alt hedefini sağlamaya çalışırken yine 10 yaş şartını birinci cümlecik sağlar. Dolayısıyla İkinci_oyuncu argümanı da ‘ahmet’ değerini alır. Her iki alt hedef sağlandıktan sonra şimdi üçüncü alt hedef sağlanmaya çalışılır. Yani Birinci_oyuncu<>İkinci_oyuncu (Birinci ve ikinci oyuncu aynı kişi olmayacak)

2.   Oyuncuların her ikisi de ahmet olarak eşleştiği için bu hedef sağlanamaz, dolayısıyla sorgu başarısız olur. VP’nin Geriye İz Sürme mekanizması yeniden bir önceki alt hedefi, yani ikinci alt hedefi sağlamaya yönelir. Bu kez ikinci_oyuncu argümanı ali değerini alır.

3.   Üçüncü alt hedef sağlanmış olur. Çünkü ahmet ve ali, yaşları 10 olan farklı kişilerdir. Bütün alt hedefler sağlandığından sorgunun tamamı başarılmış olur. Sonuçta oluşan ilk ikili

Birinci_oyuncu= ahmet, İkinci_oyuncu=ali

olarak bulunmuş olur.

4.   VP’nin sadece bir çözüm değil, mümkün olan bütün çözümleri bulur. Bu yüzden 3. alt hedef sağlandıktan sonra başka çözüm olup olmadığını bulmak için bütün alternatifler tükeninceye kadar ikinci alt hedefi sorgulanır. Bu kez ikinci_oyuncu olarak Hüseyin seçilir. Ahmet ve Hüseyin 3. şartı da sağladığı için ikinci grup ahmet ve hüseyin’den oluşur.

5.   Peki başka çözüm var mı? VP bunu bulmak için yine ikinci alt hedefe dönüş yapar. Görüldüğü gibi son oyuncu olan Hüseyin ile bu şanş tükenmiştir. İşte bu noktada Geriye İz Sürme yine ilk alt hedefe döner. İkinci eşleşme oyuncu(ali, 10) cümlesinde olur. İkinci oyuncu Hüseyin ile eşleşir. En son alt hedef de sağlandığı için bu kez ali=hüseyin ikilisi oluşturulur.

6.   Başka çözüm için VP 2. alt hedefe döner. VP ikinci kez hüseyin ismiyle eşleşme yapar. Fakat kişi aynı olduğundan sonuç alınamaz. Geriye İz Sürme yöntemiyle bütün seçeneklerin sırasıyla denenmesi sonucunda şu tablo ortaya çıkar.

Birinci_oyuncu=ahmet, İkinci_oyuncu=ali

Birinci_oyuncu=ahmet, İkinci_oyuncu=hüseyin

Birinci_oyuncu=ali, İkinci_oyuncu=ahmet

Birinci_oyuncu=ali, İkinci_oyuncu=hüseyin

Birinci_oyuncu=hüseyin, İkinci_oyuncu=ahmet

Birinci_oyuncu=hüseyin, İkinci_oyuncu=ali

6 Solutions

Bulunan sonuçların bazıları, isimlerin sadece yer değiştirilmesinden oluşmuş aynı ikili gruplardır. Bunu engellemek mümkündür.

(Not: Aynı program ile yaşları 10 ve 12 olan ikili grupları bulunuz)

4.2. Geriye İz Sürme Mekanizmasının Ayrıntıları

Aşağıdaki programa bakarak Geriye İz Sürme işlemenin nasıl işlediğini anlamaya çalışalım.

DOMAINS

isim, sey= symbol

PREDICATES

sever(isim, sey)

okur(isim)

merakli(isim)

CLAUSES

sever(ahmet, limonata):-!.

sever(murat, yuzme):-!.

sever(murat, kitap):-!.

sever(murat, basketbol):-!.

sever(Z,kitap):-

okur(Z), merakli(Z).

okur(ahmet).

merakli(ahmet).

GOAL sever(X, limonata), sever(X, kitap).

VP hedefi değerlendirirken, doğrulanan ve doğrulanamayan alt hedefleri belirler. Yukarıdaki programa aşağıdaki hedefi göz önüne alarak bakalım. Hedef aşağıdaki gibi bir ağaç dalı şeklinde gösterilebilir. Doğrulanan alt hedefi altı çizili halde, bununla eşleşen cümleciği de bunun hemen altına yazalım.

sever(X,limonata)

Sever(X,kitap)

4.2.1. Geriye İz Sürmenin 4 Temel Prensibi

Yukarıdaki örnekte, hedefin gerçekleştirilmesi için doğrulanması gereken iki alt hedef vardır. Bunun için VP dört temel prensibe göre çalışır:

1.   Bütün alt hedefler, ilkinden başlanmak üzere, birer birer doğrulanmalıdır. Bir cümleciğin doğrulanması için hangi alt hedefin kullanılacağına ikinci kurala göre karar verilir.

2.   Yüklem cümlecikleri (fonksiyonlar) programdaki sırasıyla, yukarıdan aşağıya göre test edilirler. Buna göre yukarıdaki program çalışırken ‘sever’ yüklemini sağlayan sever(ahmet, limonata) cümleciğiyle doğrulanır. Dolayısıyla sever(X, limonata) alt hedefindeki X argümanı ‘ahmet’ değerini alır. Daha sonra ikinci alt hedef doğrulanmaya çalışılır. Burada bağlı hale gelen X=ahmet argümanı kullanılır. Fakat sever(ahmet, limonata) alt hedefi sever(ahmet, kitap) alt hedefine eşitlenemez, çünkü limonata ve kitap aynı değildir. Bütün cümleciklerin sırayla deneneceği için bir sonraki cümlecik sever(murat, kitap) olacaktır. Fakat X daha önce ‘ahmet’ değerini aldığı için bu şık da başarısız olur. Bu yüzden bir sonraki sever cümleciğinin sağlanması gerekir.

sever(Z,kitap):-okur(Z), merakli(Z).

Z argümanı bir değişkendir ve X değişkeni ile eşleşebilir. Zaten ‘kitap’ argümanları da eşleşir. Dolayısıyla hedef, kuralın baş kısmıyla eşleşmiş olur.

Bir alt hedef bir kuralın baş kısmıyla eşleştiği zaman, kuralın gövde kısmının doğrulanması sağlanmalıdır. Böylece kuralın gövdesi doğrulanması gereken bir alt hedefler kümesi oluşturur.

Şimdi yeniden örneğe dönelim.

sever(X,limonata)                      sever(X,kitap)

okur(Z)                                                        merakli(Z)

okur(Z) ve merakli(Z) alt hedeflerinin doğrulanması gerekir. Burada Z değişkeninin ‘ahmet’ değerini aldığı söylenmişti. Şimdi ise her iki alt hedefi de sağlayan sorgulama başlayacaktır. Sonuçta elde edilecek ağaç:

sever(X,wine)                              sever(X,kitap)

sever(ahmet,wine)                     sever(Z,kitap)

                                       okur(Z)                 merakli(Z)

okur(ahmet)                merakli(ahmet)

4.   Hedef ağacının her bir dalını sağlayan bir gerçek bulunduğu zaman hedef sağlanmış olur.

Sonuçta

X=ahmet

1 Solution

cevabı görüntülenir. Harici bir hedef doğrulandıktan sonra VP’nin, eğer varsa, bütün alternatifleri bulmak için çalışacağı söylenmişti. Bir alt hedef başarısız olursa, VP yeniden bir önceki alt hedefe döner. Bu alt hedefi, biraz önce başarısız hale gelen alt hedefi de doğrulayacak bir cümlecik ile doğrulamaya çalışır.

VP bir alt hedefi sağlamak için sorgulamaya yüklemi tanımlayan ilk cümlecikten başlar. Bu sırada aşağıdaki durumlardan biri meydana gelebilir:

1.   İlk cümlecik verilen yüklemle eşleşir. Bu durumda;

a.   Alt hedefi doğrulama ihtimali olan başka bir cümlecik varsa, Geriye İz Sürme işleminde kullanılmak üzere bu cümleciğin yanına bir işaret konur.

b.   Alt hedefteki bütün serbest değişkenler cümlecikteki değerleri alır ve bağlı hale gelirler.

c.   Eğer eşleşen cümlecik bir kuralın baş tarafı ise, hemen kuralın gövde kısmı değerlendirilir. Bu durumda gövdedeki bütün alt hedeflerin doğrulanması gerekir.

2.   Eşleşen herhangi bir cümlecik bulunmaz ve sorgu başarısız hale gelir. VP bir önceki alt hedefi doğrulamak için geriye iz sürer. En son geriye dönüş noktasına geldiğinde, VP geriye dönüş noktasından sonra değer almış bütün değişkenleri serbest hale getirir. Daha sonra alt hedefi yeniden doğrulamaya çalışır.

Tarama, programın başından başlar. Geriye İz Sürme işlemi, daha önce yerleştirilen geriye dönüş noktasından itibaren başlar. Sorgu burada da başarısız olursa, geriye iz sürme işlemi tekrar edilir. Bütün alt hedef ve cümlecikler için geriye dönüş işlemi tamamlandığında sonuç elde edilemezse, hedef başarısız olur.

Geriye dönüş işlemi için başka bir örnek.

Örnek:

PREDICATES

nondeterm tur(symbol, symbol)

nondeterm canli(symbol, symbol)

yasar(symbol, symbol)

nondeterm yuzebilir(symbol)

CLAUSES

tur(tirnakli, hayvan).

tur(balik, hayvan)

canli(zebra, tirnakli).

canli(alabalik, balik).

canli(kopekbaligi, balik).

yasar(zebra, karada).

yasar(kurbaga, karada).

yasar(kurbaga, suda).

yasar(kopekbaligi, suda).

yuzebilir(Y):-

tur(X, hayvan),

canli(Y,X),

yasar(Y, suda).

GOAL yuzebilir(Ne), write(“Bir “,Ne,” yüzebilir\n”).

Program yazılıp çalıştırıldığında ilk olarak GOAL bölümü sağlanmaya çalışılır. Şimdi yapılacak işlemleri adım adım yazalım:

1.   yuzebilir yüklemi, ‘Ne’ serbest değişkeni ile çağrılır. Eşleşme olup olmadığını bulmak için program tarandığında ‘Ne’ argümanı ‘Y’ değerini alır.

2.   Hemen sonra hedefin gövde kısmına geçersek tur(X,hayvan) alt hedefinin doğrulanması gerekir. Programın başından itibaren yapılacak bir taramada tur(tirnakli, hayvan) cümleciği bu alt hedefi sağlar. Böylece X=tirnakli değerini alır.

3.   Burada tur(X,hayvan) alt hedefini sağlayabilecek birden fazla alternatif olduğu için, tur(tirnakli,hayvan) cümleciğinin yanına Geriye İz Sürme işareti konur.

4.   X değişkeni ‘tirnakli’ değerini alınca birinci alt hedef doğrulanmış olur. Bu kez ikinci alt hedef yani canli(Y, X) doğrulanmaya çalışılır. Bu hedef ise canli(Y, tirnakli) olarak sağlanır. canli(zebra, tirnakli) cümleciği ikinci alt hedefi sağlar ve Y değişkeni ‘zebra’ değerini alır ve bu hedefi sağlayan başka cümlecikler de mevcut olduğundan, VP bu cümleciğin yanına da bir Geriye İz Sürme işareti koyar.

5.   Şimdi X=tirnakli ve Y=zebra olacak şekilde en son alt hedefin doğrulanması gerekir. yasar(Y, suda) alt hedefinin sağlanması için yasar cümleciklerinin biriyle eşleşmesi gerekir. Fakat cümlecikler arasından bunu sağlayan bir gerçek olmadığı için hedef başarısız olur.

6.   VP bu noktada geriye dönüş işareti koyduğu en son noktaya, yani ikinci alt hedef ve canli(zebra, tirnakli) cümleciğine döner.

7.   Geriye dönüş noktasına geldiğinde, bu noktadan sonra değer almış bütün değişkenler serbest hale gelir. Daha sonra canli(Y, tirnakli) alt hedefine yeni bir çözüm arar.

8.   VP daha önce işaret koyup durduğu satırdan başlamak üzere, geriye kalan cümlecikler arasında tarama yaparak şimdiki alt hedefe uyacak bir çözüm arar. Programımızda alt hedefi doğrulayacak başka bir seçenek bulunmadığından, yapılan çağrı başarısız olur ve VP yeniden bir önceki alt hedefe döner.

9.   Bu kez tur(tirnakli, hayvan) hedefini doğrulamaya çalışır. Çünkü geriye dönüş işareti buraya konulmuştu.

10. Bütün değişkenler serbest hale getirilir ve yeniden tur(X, hayvan) alt hedefine çözüm arar. Geriye dönüş noktasından sonraki tur(balik, hayvan) cümleciği bu hedefi doğrular ve X=balik değerini alır. VP bu kez geriye dönüş noktasını bu cümleciğin yanına yerleştirir.

11. VP şimdi kuraldaki ikinci alt hedefi doğrulamak üzere aşağıya doğru hareket eder. Bu tarama yeni bir tarama olduğu için tarama yine cümleciklerin başından, yani canli(Y, tirnakli) cümleciğinden başlar.

12.  canli(alabalik, balik) cümleciği alt hedefi doğrular ve Y=alabalik değerini alır.

13. Y şimdi ‘alabalik’ değerini aldığı için, yasar(alabalik, suda) alt hedefi çağrılır. Bu da yeni bir çağrı olduğu için program yine baştan başlar.

14. Cümleciklerde görüldüğü gibi, yasar yüklemleri arasında yasar(alabalik, suda) alt hedefini doğrulayacak bir seçenek yoktur. Bu yüzden çağrı başarısız olur ve bir önceki alt hedefe yeniden dönüş yapılır.

15. canli(alabalik, balik) geriye dönüş noktasına gidilir.

16. Bu noktadan sonra değer alın bütün değişkenler yeniden serbest hale geldikten sonra canli(Y, balik) çağrısına cevap aranır.

17. Bu kez Y=kopekbaligi değeri alt hedefi sağlar.

18. VP üçüncü alt hedefi yeniden doğrulamaya çalışır. Y ‘kopekbaligi’ değerini aldığı için yasar(kopekbaligi, suda) alt hedefinin doğrulanması gerekir. Bu yeni çağrı doğrulanır, çünkü son cümlecik eşleşmektedir.

19. Alt hedeflerin doğrulanmasından sonra kuralın baş kısmı da sağlanmış olur. VP, Y değişkeninin aldığı ‘kopekbaligi’ değerini yuzebilir(Ne) kuralındaki Ne değişkenine atar ve böylece Goal bölümündeki write(“Bir “,Ne,” yüzebilir\n”) alt hedefi de çağrılır. Sonuç:

Bir köpekbalığı yüzebilir

Ne=kopekbaligi

1 Solution

4.3. Tarama İşleminin Kontrol Edilmesi

VP’de var olan geriye iz sürme mekanizması bazen gereğinden fazla tarama yapabilir. Bu ise verimi düşürür. Bazen verilen bir problem için sadece bir çözüm bulmak istenebilir. Bazen de, bir çözüm bulunsa bile –varsa- başka alternatif çözümleri de bulmak istenebilir. İşte bu gibi durumlarda geriye dönüş işleminin kontrol edilmesi gerekir.

Geriye İz Sürme işlemini kontrol edebilmek için VP’nin iki özelliğinden faydalanılabilir. Bunlar,: VP’yi geriye iz sürme işlemi yapmaya zorlayan fail yüklemi ve geriye dönüş mekanizmasını engelleyen cut ‘!’ özelliğidir.

4.4. fail Yükleminin Kullanılması

Alt hedeflerden birinin sağlanamaması durumunda geriye dönüş işlemi yapılır. Bazı durumlarda alternatif çözümleri bulabilmek için bu işlemin yapılması gereklidir. VP’nin fail yüklemi, bir sorgunun başarısız olmasına ve böylece geriye dönüş işleminin yapılmasına imkan tanır.

DOMAINS

isim=symbol

PREDICATES

nondeterm baba(isim, isim)

herkesi_bul

CLAUSES

baba(“Ömer “, yavuz).

baba(ahmet, kasim).

Baba(huseyin, veli).

Baba(murat, yusuf).

herkesi_bul:-

baba(X,Y), write(X, Y,” Babası\n”),

fail.

herkesi_bul.

GOAL herkesi_bul.

Programdaki dahili hedef doğrulandıktan sonra VP’nin geriye iz sürmesine gerek yoktur.  Bundan dolayı baba ilişkisine yapılan ilk çağrı başarılı olur ve sadece bir tek çözüm sağlanmış olur. Fakat yüklem bölümündeki herkesi_bul yüklemi fail özelliğini kullanarak Prologu geriye iz sürme mekanizmasını kullanmaya zorlar ve mümkün olan bütün çözümlerin bulunmasını sağlar. Herkes yükleminin amacı, görüntülenen cevapların daha net olmasıdır.

Herkes yüklemi VP’yi zorlayarak, baba(X,Y) kuralının sağlanması için geriye dönüş işleminin çalıştırılmasını sağlar. Daima olumsuz cevap vereceği için fail kuralının doğrulanması mümkün değildir. Bu yüzden VP daima bir üstteki alt hedefe geriye dönüş yapar. Geriye dönüş olduğunda VP, birden fazla çözüm verebilecek en son hedefe döner. Bu tür bir çağrı belirsiz (non-deterministic) olarak tanımlanır. Belirsiz bir çağrı, belirli olan ve sadece bir tek çözüm sunabilen bir çağrının tam tersidir.

‘write’ yükleminin doğruluğu yeniden sağlanamaz, çünkü yeni çözümler sunmaz. Haliyle VP kuraldaki ilk alt hedefe geriye dönüş yapar.

‘fail’ yüklemini takiben başka alt hedeflerin yazılması hiçbir işe yaramaz. Çünkü ‘fail’ yükleminin kendisi daima başarısız olacağından, ‘fail’ yüklemini takip eden bir alt hedefin sorgulaması mümkün değildir.

4.5. Geriye İz Sürmeyi Engelleme

VP’de ünlem işareti ile gösterilen (!) cut yükleminden itibaren geriye dönüş mümkün değildir. Cut yüklemi, bir kuralın içinde herhangi bir alt hedefmiş gibi yazılır. Program çalışırken cut alt hedefi daima doğrulanır ve işlem bir alt hedefe geçer. Bu hedeften önceki alt hedeflere ve cut komutunu içeren alt hedefin kendisine geriye dönüş artık mümkün değildir.

Cut komutu iki amaç için kullanılır:

1.     Alternatif çözümün mümkün olmadığına önceden karar verilirse, vakit ve bellek kaybını önlemek için bu komut kullanılabilir. Böylece program daha hızlı çalışır. Buna ‘green cut (Olumlu Cut)’ denir.

2.     Programın kendi mantığı cut yüklemini gerektiriyorsa, alternatif alt hedeflerin incelenmesini önlemek için de cut kullanılır. Buna ise ‘red cut (Olumsuz Işık)’ adı verilmektedir.

4.5.1. Cut Komutunun Kullanımı

Bu bölümde cut komutunun kullanımı ile ilgili örnekler üzerinde çalışalım. r1, r2, r3 kuralları r yüklemini, a, b, c ise alt hedefleri gösterir.

Bir kural içindeki bir alt hedefe geri dönüşü engellemek için

R1:- a, b, !, c. yazılabilir.

Yukarıdaki kuralın anlamı şudur: Kural içerisindeki a ve b alt hedeflerini doğrulayan bir çözüm bulunduğunda programı durdur. Bu yüzden cut komutunu geçip c alt hedefine geçmek mümkün değildir. Dolayısıyla a ve b için alternatif çözümler mümkün olsa da, sadece bulunan ilk çözümle yetinilir. Cut komutu r1 yüklemini tanımlayan başka bir cümlecik içine gitmeyi de engeller.

Örnek

PREDICATES

araba_satin_al(symbol,symbol)

nondeterm araba(symbol,symbol,integer)

renkler(symbol,symbol)

CLAUSES

araba_satin_al(Model,Renk):-

araba(Model,Renk,Fiyat),

renkler(Renk,cazip),!,

Fiyat > 20000.

araba(murat,yesil,25000).

araba(mersedes,siyah,24000).

araba(bmw,kirmizi,28000).

araba(renault,kirmizi,24000).

araba(toyota, sari, 30000).

renkler(kirmizi,cazip).

renkler(siyah,orta).

renkler(yesil,berbat).

renkler(sari, cazip).

GOAL araba_satin_al(bmw, Hangi_renk).

Bu örneğin verilmesinin amacı, rengi cazip, fiyatı da uygun olan bir BMW almaktır. Veri tabanında BMW için zaten bir satır vardır. Prolog’un yapması gereken tek şey, fiyatının verilen şarta uyup uymadığını kontrol etmektir. Goal içerisindeki ! komutu, BMW için fiyat uygun değilse, başka bir araba aranmasını engeller. Programı çalıştırıldığında

Hangi_renk=kirmizi

1 Solution

yanıtı alınır.

4.5.2. Geriye İz Sürmeyi Engelleme

Cut komutu, bir yüklem için doğru olan bir cümlenin seçildiğini belirtmek için de kullanılabilir.

r(1):-!, a, b, c

r(1):-!, d

r(1):-!, c

r(_):- write (“Cümlelerin tamamı buraya yazılır”).

Cut komutu r yüklemini deterministic (belirli) yapar. Dolayısıyla r yüklemi bir tamsayı argümanı ile çağrılır. Yapılan çağrının r(1) olduğunu kabul edelim. Prolog yapılan çağrıya uygun bir eşleşme ararken, r’yi tanımlayan bir cümlecik bulur. Birden fazla çözüm mümkün olduğundan, Prolog ilk cümleciğe geri dönüş noktası işareti koyarak aşağıda doğru işleme devam eder ve geri kalan satırlara geçer. Olacak ilk şey, cut komutu geçmektir. Böyle yapmak artık başka bir r cümleciğine geri dönüşü ortadan kaldırır ve geri dönüş noktası ortadan kalktığı için, programın çalışma hızı oldukça artar.

Bu tür yapının diğer dillerde yazılan ‘Case’ yapılarına benzediği görülür. Deneme şartı, kuralın baş tarafında yazılır. Yukarıdaki satırları daha anlaşılır yapmak için şöyle yazalım:

r(x):- X=1, !, a, b, c.

r(x):- X=2, !, d.

r(x):- X=3, !,c.

r(_):-write (“Cümlelerin tamamı buraya yazılır”).

Örnek:

PREDICATES

arkadas(symbol,symbol)

kiz(symbol)

sever(symbol,symbol)

CLAUSES

arkadas(ahmet,fatma):- kiz(fatma), sever(ahmet,fatma),!.

arkadas(ahmet,mehmet):- sever(mehmet,futbol),!.

arkadas(ahmet,esra):- kiz(esra).

kiz(tuba).

kiz(fatma).

kiz(esra).

sever(mehmet,futbol).

sever(ahmet,esra).

GOAL arkadas(ahmet,Kimin_Arkadasi).

Program akışı içerisinde Cut komutu kullanılmazsa, yukarıdaki örnekten iki ayrı sonuç elde edilir. Yani Ahmet hem Mehmet’in hem de Esra’nın arkadaşıdır. Fakat arkadas iliskisini tanımlayan ilk cümledeki Cut komutu, bu cümlenin doğrulanıp Ahmet’in bir arkadaşının bulunması durumunda, artık ikinci bir arkadaş bulmanın gereksiz olduğunu vurgular. Bu yüzden yukarıdaki Goal için sadece Mehmet’in Ahmet’in arkadaşı olduğu cevabı görüntülenir.

4.6. Determinism ve Cut

Yukarıdaki örnekte ‘arkadas’ yüklemi Cut kullanılmadan tanımlanmış olsaydı, non-deterministic, yani geriye iz sürme işlemiyle birden fazla çözüm üretmesi mümkün bir yüklem olacaktı. Programların ihtiyaç duyacakları bellek miktarı artacağından, özellikle non-deterministic yüklemler ile çalışılırken dikkatli olmak gerekir. VIP non-deterministic yüklemleri dahili olarak kontrol etmekle beraber, güvenli bir program yazmak için check_determ derleyici direktifini kullanmak faydalıdır. Eğer check_determ programın hemen ilk satırına yerleştirilirse, programın çalıştırılması esnasında non-deterministic yüklemlere gelindiğinde bir uyarı mesajı görüntülenir. Böylece non-deterministic olan bir yüklemin gövde kısmında (body) uygun bir Cut komutu kullanarak yüklemi deterministic hale getirebiliriz.

4.7. Not Yüklemi

Genel Not Ortalaması 3.5 olan ve beklemeli olmayan Şeref Öğrencisini bulman program:

DOMAINS

isim= symbol

gno= real

PREDICATES

nondeterm seref_ogrencisi(isim)

nondeterm ogrenci(isim, gno)

beklemeli(isim)

CLAUSES

seref_ogrencisi(Isim):-ogrenci(Isim,Gno),Gno>=3.5, not(beklemeli(Isim)).

ogrenci (“Kasım Yenigün”, 3.5).

ogrenci(“Ferit DAĞDEVİREN”, 2.8).

ogrenci(“Orhan AYDIN”, 3.8).

beklemeli(“Kasım Yenigün”).

beklemeli(“Ferit DAĞDEVİREN”).

GOAL seref_ogrencisi(Seref_Ogrencisinin_Adi_Soyadi).

Not komutunu kullanırken dikkat edilmesi gereken tek bir kural vardır: Not komutu, sadece alt hedefin doğruluğunun ispatlanamaması durumunda işlem görür. Serbest değişkenli bir alt hedef Not içerisinden çağrıldığı zaman, Prolog, Free variables not allowed in ‘not’ or ‘retractall’ (Not veya retractall içerisinde serbest değişkenler kullanılamaz) hata mesajını verecektir. Prolog’un bir alt hedefteki serbest değişkenlere değer ataması için, bu alt hedefin başka cümlecikle eşleşmesi ve alt hedefin doğrulanması gerekir. Not içeren bir alt hedefteki bağımsız değişkenleri kullanmanın en doğru yolu anonim değişkenler (_) kullanmaktır.

Aşağıda bu konu ile ilgili yanlış ve doğru örnekler verilmiştir:

sever(ahmet, Herhangi_Biri):-                 /* ‘Herhangi_Biri çıktı argümanıdır’*/

sever(esra, Herhangi_Biri),

not(nefret_eder(ahmet, Herhangi_Biri).