使用约束修剪ECLiPSe Prolog中的对称解

这是我目前正在研究的约束满足问题的一个子问题，因此，我省略了应用于变量的额外约束

假设我们有一个5个变量的列表，并且所说的变量可以取1到3的值。对称性是这样定义的：假设我们对所有变量进行两次完整赋值。我们还假设，对于每一个完整赋值，我们计算具有相同值的变量集。如果我们能找到一种方法，使第一个赋值的每个集合在第二个赋值中都有一个相等/相同的集合，那么这两个赋值将是对称的

下面是一个小例子，让事情更清楚一些： 让我们做以下两项作业：

L1 = [ 1, 2, 1, 1, 3 ]
L2 = [ 2, 1, 2, 2, 3 ]

这两个是对称的。 我们也来看看下面的例子：

L3 = [3, 1, 3, 3, 2]

这也与L1和L2对称

我试图删减所有对称的作业。我如何在约束中表达这一点

到目前为止，我已经尝试使用约束来查找没有赋值的第一个变量，并基本上用#=/2锁定它的值；对于每个可能的域值，这种情况都会发生一次。我的代码出现了一个实例化错误，但我不确定我的努力是否是解决这个问题的有效方法

:-lib(ic).

getNth(0, [ H | T], H, T).
getNth(Count, [ _ | T], Target, Others):-
    NewCount is Count - 1,
    getNth(NewCount, T, Target, Others).

assigned(_, [], TruthVal, TruthVal).
assigned(Var, [Val | OtherVals], CurTruthVal, TruthVal):-
    UpdatedTruthVal #= (CurTruthVal and (Var #\= Val)),
    assigned(Var, OtherVals, UpdatedTruthVal, TruthVal).

firstUnassigned(_, [], _, _, _, _).
firstUnassigned( CurP, [Var | OtherVars], PrevVals, Found, CurCount, Index):-
    assigned(Var, PrevVals, 1, TruthVal),
    (TruthVal and (Found #\= 1)) => ((Index #= CurCount) and (Var #= CurP) and (NewFound #= 1)),
    Found => (NewFound #= Found),
    NewCount is CurCount + 1,
    firstUnassigned(CurP, OtherVars, PrevVals, NewFound, NewCount, Index).

symmetryConstraints(CurP, NP, _, _):-
    CurP > NP.

symmetryConstraints(CurP, NP, L, PrevVals):-
    CurP =< NP,
    firstUnassigned(CurP, L, PrevVals, 0, 0, Index),
    getNth(Index, L, _, NextL),
    NewP is CurP + 1,
    symmetryConstraints(NewP, NP, NextL, [CurP | PrevVals]).

start(L):-
    L = [ Var1, Var2, Var3 ],
    L #:: 1..2,
    length(L, N),
    symmetryConstraints(1, N, L, []),
    search(L, 0, most_constrained, indomain, complete, []).

：-lib（ic）。
getNth（0[H | T]，H，T）。
getNth（计数，[| T]，目标，其他）：-
NewCount是Count-1，
getNth（NewCount、T、Target、Others）。
已分配（u，[]，TruthVal，TruthVal）。
分配（Var、[Val | OtherVals]、CurTruthVal、TruthVal）：-
更新的truthVal#=（CurTruthVal和（Var#\=Val）），
已分配（Var、OtherVAL、UpdatedTruthVal、TruthVal）。
第一次未分配（，[]，，，，，，，，）。
firstUnassigned（CurP，[Var | OtherVars]，prevals，Found，CurCount，Index）：-
已分配（Var、Prevals、1、TruthVal），
（TruthVal和（Found#\=1））=>（（Index#=CurCount）和（Var#=CurP）和（NewFound#=1）），
发现=>（新发现#=发现），
NewCount是CurCount+1，
firstUnassigned（CurP、OtherVars、prevals、NewFound、NewCount、Index）。
对称约束（CurP，NP，u，u）：-
CurP>NP。
对称约束（CurP、NP、L、prevals）：-
CurP=

您使用的库是什么？L1和L2是如何对称的？L1有3个1，L2有1个？在eclipse中，您可以使用循环而不是递归，递归提供了一个干净的代码。@LuaiGhunim我使用的是ic和ic_global。由于这是我课程作业的一部分，我不允许使用for循环和if/else语句。至于对称性，让我们这样想：变量列表是必须分配的作业，值是指示已分配作业的个人ID。L1和L2在某种意义上是对称的，即无论1人获得工作1、3和4（按顺序），2人获得工作2，还是相反，都是一样的。真正重要的不是哪一个人得到哪一组作业，而是作业本身。以下是一个相关的答案，可能有助于了解您使用的库以及L1和L2是如何对称的？L1有3个1，L2有1个？在eclipse中，您可以使用循环而不是递归，递归提供了一个干净的代码。@LuaiGhunim我使用的是ic和ic_global。由于这是我课程作业的一部分，我不允许使用for循环和if/else语句。至于对称性，让我们这样想：变量列表是必须分配的作业，值是指示已分配作业的个人ID。L1和L2在某种意义上是对称的，即无论1人获得工作1、3和4（按顺序），2人获得工作2，还是相反，都是一样的。真正重要的不是哪一个人得到哪一组作业，而是作业本身