O documento fornece uma visão geral da linguagem de programação Prolog, incluindo sua história e princípios de programação lógica. Discute aspectos como a facilidade de aprendizado, aplicação em sistemas especializados, e conceitos fundamentais como regras, consultas, e operações sobre listas. Também aborda técnicas de backtracking e o uso de comandos como 'cut' para otimização no Prolog.

1. Prolog
Universidade Federal de Alagoas
Campus Arapiraca
Disciplina: Paradigmas de Linguagem de
Programação
Jackson Rodrigues Costa
Karlos Albertto Ricardo Netto
Luis Adelmo Barbosa Leite
Vanessa Rodrigues

2. 2
História

1879 – Proposta por Frege a partir dos
Cálculos de predicados.

1972 – Primeira implementação a
linguagem Prolog realizada por Alain
Colmerauer.

1974 – Formalização semântica da
programação com clausulas de Horn.

1977 – Prolog de Edimburgo.

3. 3
Programação Lógica
Um programa em lógica é então a representação
de determinado problema ou situação expressa
através de um conjunto finito de um tipo especial de
sentenças lógicas denominadas cláusulas.
Algoritmo pode ser dividido em :

Lógica

Controle

4. 4
Programação Lógica
O programador precisa apenas definir a os
componentes lógicos de um algoritmo, deixando o
controle da execução para ser exercido pelo sistema de
programação em lógica utilizado.

Especificações são programas;

Capacidade dedutiva;

Não-determinismo;

Reversibilidade das relações;

Tríplice interpretação dos programas em lógica;
●
semântica declarativa
●
semântica operacional
●
semântica procedimental

Recursão.

5. 5
Aplicações

Sistema baseados em conhecimento;

Sistemas de bases de dados;

Sistemas especialistas;

Processamento de linguagem natural;

Educação;

Arquiteturas não-convencionais.

6. 6
Porque estudar prolog

Fácil aprendizado;

Implementa com precisão todos os
modelos surgidos nos últimos anos;

Defini precisamente Sistemas reflexivos;

Libera o programador dos problemas
associados ao controle de rotinas.

7. 7
Prolog

É uma linguagem orientada ao processamento simbólico;

Representa uma implementação da lógica como linguagem
de programação;

Apresenta uma semântica declarativa inerente à lógica;

Permite a definição de programas reversíveis;

Permite a obtenção de respostas alternativas;

Suporta código recursivo e iterativo ;

Permite associar o processo de especificação ao processo de
codificação de programas;

Representa programas e dados através do mesmo
formalismo;

Incorpora facilidades computacionais extra lógicas e
metalógicas.

8. instalação
●
Sudo apt-get install swi-prolog

9. 9
Fatos

O fato é formada por um predicado, seus
argumentos (objetos) e finalizamos a
instrução com um ponto(.)
Exemplo:
progenitor(joão, josé).

10. 10
Exemplo prático

11. 11
Regras
●
As regras declaram coisas que podem ser
ou não verdadeiras, dependendo da
satisfação das condições dadas.
Exemplo:
Para todo X e Y
X é mãe de Y se
X é progenitor de Y e
X é feminino.

12. 12
Exemplo prático
irmã(X, Y) :-progenitor(Z, X),
progenitor(Z,Y),
feminino(X),
diferente(X, Y).

13. 13
Construções recursivas

Recursividade – é um princípio que nos
permite obter a solução de um problema a
partir da solução de uma instância menor
dele mesmo.
Exemplo:
Para todo X e Z
X é antepassado de Z se
X é progenitor de Z.

14. 14
Exemplo prático

15. 15
Consultas

Consulta - É sempre uma sequência
composta por um ou mais objetivos. Para
obter a resposta, o sistema Prolog tenta
satisfazer todos os objetivos que
compõem a consulta, interpretando-os
como uma conjunção.
Exemplo:
?- progenitor(josé, íris).

16. Sintaxe e
Semântica

17. Objetos
Especifica formas diferentes para cada tipo de objeto
Nenhuma informação adicional como o seu tipo de
dados é necessária.
Maiúsculas
Minúsculas

18. Tipos de Átomos
Letras ou dígitos, caractere especial, letras minúsculas
Ex: socrates, nil, x47, x_y.
Cadeia de caractere especiais
Ex: <--------->, ::=, =/=
Caracteres quaisquer desde que entre apóstrofos
Ex: ‘D.Pedro I’, ’21 de dezembro de 2012’

19. Exemplos
gosta(maria, chocolate).
gosta(maria, vinho).
gosta(pedro, vinho).
gosta(pedro, maria).
Perguntas:
Pedro gosta de maria e maria gostade pedro ?
Quem gosta de chocolate ?

20. Variáveis
Cadeia de letras, dígitos, e do caractere especial
(_)
Ex: X, Resultado, Lista_de_Alunos, _ , etc.

21. Estruturas
São formadas por um funtor seguidos de componentes
separadas por virgulas e colocadas entre parênteses.

22. Estruturas de Árvores
(a + b) * (c - 5)
*(+(a,b), -(c,5))

23. Unificação
Unificam se:
Se forem idênticos
As variáveis de ambos os termos podem ser instanciadas com objetos
de maneira que, após a substituição das variáveis por esses objetos, os
termos se tornam idênticos.
data(D, M, 2012).
data(X, março, A).
?-data(D,M,2012) = data(X, março, A).

24. Tipos de Operadores

25. Operadores e Aritmética
Na matemática costuma-se
escrever na forma infixa.
2*a + b*c
Prolog entende:
+(*(2,a),(b,c))

26. Aritmética

27. Definir operadores
O programador pode definir os operadores
Pedro tem informações.
tem(pedro, informações)
josé ama maria.
ama(josé, maria)
:- op(600, xfx, tem).

28. Tabela de prioridade

29. Listas
29

30. Representação de Listas
Lista são estruturas simples de dados;
[Brasil, Uruguai, Argentina, Paraguai]
Isso é apenas a aparência externa da lista;
Objetos são arvores em Prolog;
30

31. Representação de Listas
Dois casos devem ser observados:
Listas vazias;
Listas não-vazias;
Representação do primeiro caso: []
No segundo caso:
A lista é constituída por cabeça e corpo;
31

32. Representação de Listas
Cabeça pode ser qualquer objeto;
Obrigatoriamente, o corpo é um lista;
Os dois são unidos em uma estrutura;
Representando listas, temos:
•(Cabeça, Corpo)
Representando o exemplo anterior, podemos fazer:
•(Brasil, •(Uruguai, •(Argentina, •(Paraguai, [])))).
32

33. Representação de Listas
•(Brasil, •(Uruguai, •(Argentina, •(Paraguai, [])))).
33

34. Representação de Listas
•(Brasil, •(Uruguai, •(Argentina, •(Paraguai, [])))).
Corpo
34

35. Representação de Listas
•(Brasil, •(Uruguai, •(Argentina, •(Paraguai, [])))).
Corpo
Cabeça
35

36. Representação de Listas
O ultimo corpo da lista tem seu corpo vazio ([]);
O uso de “•” pode trazer confusão;
Em Prolog a notação é mais simples para as listas;
Em Prolog, [H|T] representam um lista onde:
H é a cabeça;
T é o corpo.
36

37. Operações sobre Listas
Exemplo de consulta com lista:
idades([[andre, 25], [jose, 30]]).
No programa consulte assim:
idades([[_,A], [_,B]]).
idades([[A,_], [B,_]]).
Outras formas de consulta:
idades([[andre,_], [jose,_]]).
37

38. Operações sobre Listas
Representação mais genérica:
[H|T], onde H vem de Head e T de Tail;
Exemplos:
primeiro([P|_], P).
ultimo([U], U).
ultimo([_|R], U) :- ultimo(R, U).
Agora consulte assim:
primeiro([a,b,c,d], P).
ultimo(([9,8,7],X).
38

39. Operações sobre Listas
Exemplo de concatenação de listas:
conc([], L, L).
conc([X | L1], L2, [X | L3]) :-
conc(L1, L2, L3).
Utilização do programa:
conc([a, b, c], [1, 2, 3], L).
conc([a, [b, c], d], [a, [], b], L).
conc(L1, L2, [a, b, c]).
conc(_, [X, g, Y | _], [a, b, c, d, e, f, g, h]).

40. Operações sobre Listas
Remoção de elementos de uma Lista:
remover(X, [X | C], C).
remover(X, [Y | C], [Y | D]) :-
remover(X, C, D).
Utilização do programa:
remover(a, [a, b, a, a], L).
remover(a, L, [b, c, d]).
40

41. Operações sobre Listas
Inversão de listas:
inverter([], []).
inverter([X | Y], Z) :-
inverter(Y, Y1),
conc(Y1, [X], Z).
Utilização do programa:
inverter([a, b, c], [c, b, a]).
inverter([a, b, c], X).
41

42. Predicados Úteis com Listas
Length:
length([a,b], X).
length([a,b], 3).
Member:
member(2, [1,2,3]).
member(2, [1,2,3,2]).
Sort:
sort([4,1,9], X).
sort([2,1,1,2],[1,2]).
sort([2,1,1,2],[2,1,1,2]).
42

43. Predicados Úteis com Listas
Append:
append([1,2], [3,4], X).
append(A, [3,4], [1,2,3,4]).
Nextto:
nextto(3, 4, [1,2,3,4]).
nextto(4, 3, [1,2,3,4]).
nextto(3, 4, [1,2,3,0,4]).
43

44. Backtracking
Observe o seguinte código:
antepassado(X, Z) :-
progenitor(X, Z).
antepassado(X, Z) :-
progenitor(X, Y),
antepassado(Y, Z).
O que acontece nesse código?
Tomando os exemplos anteriores de arvore genealógica, podemos perguntar,
“João é antepassado de Íris?”.
Dois caminhos existentes;
44

45. Backtracking
Tomamos o primeiro programa;
antepassado(X, Z) :-
progenitor(X, Z).
?-antepassado(João, Íris).
?-progenitor(João,Íris).
Isso vai dar falha!
45

46. Backtracking
Então após a falha o Prolog retorna ao programa original e busca por soluções
alternativas;
Mesmo caminho;
Ao voltar todo caminho é desfeito;
Exemplo:
gosta(joão, jazz).
gosta(joão, renata).
gosta(joão, lasanha).
gosta(renata, joão).
gosta(renata, lasanha).
Analisando:
?-gosta(joão, X), gosta(renata, X).
46

47. Comando Cut
As vezes, o Backtracking pode ser ineficiente;
o “cut” aborta o processo de Backtracking;
Benefícios:
Programa roda mais rápido;
Ocupa menos memória;
Em alguns casos, evita laços-infinitos.
Principais aplicações:
Eliminar soluções alternativas da árvore de pesquisa quando uma já é suficiente;
Encerrar a pesquisa quando a continuação levar ao infinito;
Na implementação da negação como regra de falha.
47

48. Comando Cut
Exemplo:
mamifero(X) :- gato(X).
mamifero(X) :- cachorro(X).
mamifero(X) :- rato(X).
gato(tom).
rato(jerry).
cachorro(spike).
gosta(ana,X) :- gato(X),!.
gosta(ana,X) :- mamifero(X).
48

49. Negação por Falha
Como podemos dizer isso em Prolog?
“Maria gosta de todos os animais, menos de cobras”.
49

50. Negação por Falha
Como podemos dizer isso em Prolog?
“Maria gosta de todos os animais, menos de cobras”.
gosta(maria, X) :-
cobra(X), !, fail.
gosta(maria, X) :-
animal(X).
O cut evita o backtracking e o fail irá ocasionar na falha da cláusula.
Também podemos usar para definir a relação diferente(X, Y):
diferente(X, Y) :- X=Y, !, fail; true.
Se Objetivo é bem-sucedido então not(Objetivo) falha, senão not(Objetivo) é
bem-sucedido.
not(P) :- P, !, fail; true.
50

51. Estruturas de Dados
e
Entrada e Saída

52. Estruturas de Dados
● Base de Dados pode ser naturalmente
representada em prolog com um conjunto de
fatos;
● Para recuperação de informação estruturada
em base de dados
– Mecanismos de consultas;
– Mecanismos de unificação;

53. Recuperação de Informações

54. Recuperação de Informações
● Recuperar todas as famílias “oliveira”
– ?-família(pessoa(_, oliveira, _, _), _, _).
● Famílias cuja mãe não trabalhar
– ?-família(_, pessoa(_, _, _, nt), _).
● Famílias que não tem filhos
– ?-família(_, _, []).
● Famílias com 3 filhos ou mais
– ?-família(_, _, [_, _, _| _]).

55. Recuperação de Informações
● Nome e Sobrenome de todas as pessoas
– ?-existe(pessoa(Nome, Sobrenome, _, _)).
● Saber quem nasceu em 93
– ?-filho(X), nasceu(X, data(_,_,93)).
● Pessoas nascidas antes de 76
– ?-existe(pessoa(_, _, data(_,_,A), nt), A < 76.

56. Recuperação de Informações
● As pessoas com salário maior 1000
– ?- existe(Pessoa),
nasceu(Pessoa, data(_,_,A)),
A > 65,
salário(Pessoa, Salário),
Salário > 5000.
● Saber as famílias e suas rendas
– ?-família(Pai, Mãe, Filhos),
total([Pai, Mãe | Filhos], RFam).

57. Abstração de Dados
● Técnica de programação que facilita a
representação de estruturas de dados
complexas;
● Contribui para a legibilidade do
programa;
● Construções matemáticas abstratas, como
autômatos, podem ser traduzidas
diretamente para especificações
executáveis;

58. Abstração de Dados –
Autômatos

59. Consultas
● ?-aceita(s1, [a, a, a, b]).
● ?-aceita(S, [a, b]).
● ?-aceita(s1, [X, Y, Z]).

60. Abstração de Dados
● Problema pode ser abordado de várias
maneiras;
– Variando sua representação;
– Inclusão de tratamento de redundância pode
ocasionar economia de computação;
● Muitas vezes, o passo chave para resolução
de um problema é a generalização;

61. Entrada e Saída
● Entradas e Saídas são executadas por meio
de predicados pré-definidos;
● Predicados para leitura e escrita de termos
são:
– read(Termo), write(Termo).
● Predicados para formatação de texto:
– tab(N), nl;

62. Entrada e Saída
●

63. Entrada e Saída

64. Entrada e Saída
● Também pode-se trabalhar com entrada e
saída de arquivos;
● Pode gardar consultas nestes arquivos e
executá-las lendo o arquivo;
● Predicados:
– see(A);
– tell(A);
– seen;
– told;

65. Perguntas?