11、逻辑编程与约束逻辑编程入门

逻辑编程与约束逻辑编程入门

1. SLD 消解与逻辑编程基础

在逻辑编程中,SLD 消解(Selective Linear Definite clause resolution)是一个关键概念。它是对 Robinson 消解的线性限制,适用于确定子句。当一个查询作为第一个消解式进行 SLD 推导时,如果至少有一个原子无法消除,则推导失败;如果所有原子都被消除,生成空消解式,则推导成功。计算得到的答案是应用于初始查询的合一子的组合。

一旦确定了消解式中原子的选择策略,一个查询的所有可能 SLD 推导集合可以看作是一棵树,搜索策略指定了遍历这棵 SLD 树的方法。如果搜索策略是公平的,即如果可能的话,SLD 消解规则将应用于树的每个消解式,那么选择策略可以是任意的。一个确定程序 P 的 Herbrand 基中,存在导致成功的 SLD 推导的元素集合,与 P 的最小 Herbrand 模型一致。这意味着确定程序的过程语义是双重的,与两种声明性语义相吻合,为每个程序提供了双重的编程方法。此外,消解式中原子的选择和与该原子合一的子句的选择会导致两种并行性。

2. Prolog 语言

2.1 Prolog 语言概述

Prolog(法语 “Programmation en logique”)是基于 Horn 子句范式的逻辑编程语言,更侧重于编程而非逻辑。基于 Horn 子句的逻辑编程是一种理论工具,由于非确定性,可能会产生无限数量的 SLD 推导,需要并行处理。只有公平的搜索策略(如广度优先策略)才能保证 SLD 消解的完整性,但这必然会导致成本过高的机制。因此,Prolog 采用深度优先搜索策略,通过回溯栈来存储选择点,以保留 SLD 树中尚未探

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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