Prolog 如何为该"；实现一个solve谓词；“移动块”；序言练习？

我正在使用Ivan Bratko的书《人工智能编程》学习Prolog，我发现在实现一个练习的最后部分时有一些困难

这个练习是一个程序，它使用图形来决定如何移动块并按顺序排列它们

这是一幅与程序必须执行的操作相关的图像：

如前所述，块A、B、C可以使用以下允许的移动次数进行移动：

• 仅当块位于堆栈顶部时，才可以移动块

• 可以在地面上移动块（在空堆上）

• 一个块可以移动到另一个块上（在另一个堆栈的顶部） 其中包含一些其他块）

因此，这些可容许的移动会产生一个图，图中一个状态和另一个状态之间可能的转换，类似这样：

solve([[c,a,b],[],[]], Situation)

因此，正如您在前面的图中所看到的，我可以使用3个子列表来表示一种情况

每个子列表提供一个堆栈，我可以根据前面的约束放置块

例如，前一个图的中心节点的情况可以表示为：

[[A]、[B]、[C]]

因为每个堆栈包含一个块

由左上角的节点表示的情况，其中我将一个节点堆叠在其他块C、A、B的下方，可表示为：

好的，我的程序如下：

del(X, [X|Tail], Tail).

del(X, [Y|Tail], [Y|Tail1]) :- del(X, Tail, Tail1).

/* s(CurrentState, SuccessorState): Predicate that calculate a legal move from
                                    the CurrentState to the SuccessorState:
*/
s(Stacks, [Stack1, [Top1|Stack2] | OtherStacks]) :- 
                                     del( [Top1|Stack1], Stacks, Stacks1),
                                     del( Stack2, Stacks1, OtherStacks).

goal(Situation) :- member([a,b,c], Situation).

在过去的几天里，我对它进行了深入的研究，我了解它是如何工作的

实质上，s/3谓词是我的后继函数
s（CurrentState，SuccessorState），它计算从
CurrentState
到
SuccessorState的合法移动

事实上，如果我启动以下查询，该谓词运行良好：

[debug]  ?- s([[a,b,c],[],[]],R).
R = [[b, c], [a], []] 

我得到[[b，c]，[a]，[]]是状态的继承状态[[a，b，c]，[]]，这很好，因为我已经将
a
块从第一个堆栈的顶部移动到第二个堆栈的顶部（这是无效的），这是一个完全合法的移动

好的，接下来我有一个
目标/1谓词，当我到达最终状态时（当计算必须停止时）：

如果在相关堆栈列表中有一个堆栈是[a，b，c]列表，则表示一种情况（特定堆栈列表配置）是目标情况

因此，以下情况是目标情况：

[[a,b,c],[],[]]
[[], [a,b,c],[]]
[[],[], [a,b,c]]

好的，现在我的问题是：我必须像这样实现
solve/2谓词：

solve([[c,a,b],[],[]], Situation)

从一个经过的情况开始（在这种情况下，在第一个栈中的所有栈的列表中，在地面上有“代码> c>代码>，<代码> b <代码>中间，代码< A/<代码>顶部，到达目标状态。
我不知道我必须做什么以及如何解决它（不幸的是我没有老师）

我试图启发自己，看看这个版本的8皇后问题，它使用了类似的编程技术（我有一个要满足的目标和解决谓词）：

在空间搜索图中会有循环，然后可以切换到某种形式的绑定搜索。我越容易知道它是有界深度搜索：

?- length(Situation,_), solve([[c,a,b],[],[]], Situation).
Situation = [[[c, a, b], [], []], [[a, b], [c], []], [[b], [a], [c]], [[], [b, c], [a]], [[], [a, b|...], []]] .

length/2枚举长度不断增长的未绑定列表。所以我们得到了一个结果

请注意，如果从初始状态到目标/1没有解决方案，这仍然会循环。
如果这不好，我认为solve/2将需要一个服务solve2/2谓词，该谓词将获取路径，以便在不确定的s/2调用后启用通常的
\+memberchk（NewState，Visited）
。那么它将（未经测试）

我是以皇后区为例的
?- length(Situation,_), solve([[c,a,b],[],[]], Situation).
Situation = [[[c, a, b], [], []], [[a, b], [c], []], [[b], [a], [c]], [[], [b, c], [a]], [[], [a, b|...], []]] .

solve(N, SearchPath) :- solve2([N], SearchPath).

solve2([N|Visited], [N|Visited]) :- goal(N).
solve2([N|Visited], Path) :-
   s(N,N1),
   \+ memberchk(N1, Visited),
   solve2([N1,N|Visited], Path).