逻辑游戏的数据结构/演绎规则/线索的充足集合？

我一直在忙于开发类似于爱因斯坦的《拼图》的逻辑游戏，该逻辑游戏每次重播都会有不同的线索。

您将使用什么数据结构来处理不同的实体（宠物，房屋的颜色，国籍等），演绎规则等，以确保您提供的线索指向独特的解决方案？

我很难思考如何使演绎规则与可能的线索一起发挥作用。任何见识将不胜感激。

哇。实际上，这似乎是一种情况，其中老式的AI语义网（如Richard Bartle认为当他撰写《人工智能和计算机游戏》时对游戏的未来将至关重要）会很有用。基本上，您有几个数据列表（数据库表等），其中第一个指定有关事物之间如何关联的规则，例如：

a PERSON must LIVE IN a DOMICILE
a PERSON must OWN an ANIMAL
a PERSON must DRINK a BEVERAGE
a PERSON must SMOKE a CIGARETTE BRAND
a PERSON must BE OF a NATIONALITY
a DOMICILE must BE IN a POSITION
a DOMICILE must BE OF a COLOR

然后，您具有以下类别的实例：

ANIMAL: dog snail zebra fox horse
BEVERAGE: milk tea OJ coffee water
CIGARETTE BRAND: Kools Parliaments Luckies OldGold Chesterfields
NATIONALITY: Englishman Spaniard Ukrainian Japanese Norwegian
POSITION: first second third fourth fifth
COLOR: red green yellow ivory blue

这些数据结构不能完全封装情况-您需要唯一性约束，并且某些类别需要元规则，例如POSITION需要处理“右侧”，“左侧”和“下一个”例如，“问题”到“概念”，但问题的结构似乎强烈暗示了它们。

邓诺（Dunno），如果能带您走得很远，但我希望能有所帮助。

我的建议是查看AIMA项目随附的约束满足问题（CSP）的Python代码。他们使用字典（关联数组/哈希表）来跟踪有效约束。此外，还有用于解决CSP的几种算法的实现，例如最小冲突和AC3。

该代码包含一个示例Zebra问题作为示例，就像您链接到的那样。

实际上，这非常深入。维基百科从未提及这一点很奇怪。

您正在寻找的是非常艰难的证明，很可能可以通过Fitch证明来获得。因此，我们正在尝试从给定的数据中扣除事物。有很多Fitch证明生成器可以为您做很多工作。但是，有些练习只是无法证明。

我不知道用户是否应该进行计算。如果是这样，请注意3SAT之类的东西，这对于多项式时间是无法解决的问题。

至于您要使用的数据结构，我想您需要某种Rule类。规则可以是任何东西，具体取决于类型。谓词逻辑中没有很多规则，因此可以通过继承（if，iff和and或not ...）来克服。这些规则仅需评估。规则唯一能做的就是返回true或false。因为那是您对谓词逻辑所做的。在大学里，约翰·凯利（John Kelly）建议我读这本书。

回到这些类：您应该看到这些问题，就像您看到用数学实现普通计算一样。什么是+运算符？它包含两个参数，它们本身可以是一个新方程，也可以只是一个数字。我认为您对规则也有同样的看法。他们可以将新规则作为参数，也可以仅具有布尔值（所谓的谓词）。

希望对您有所帮助，尤其是参考资料。如果您想了解更多信息，或者我走错了方向，请告诉我。

我没有很好的答案，但是在寻找关于同类问题的提示时，我在github上找到了这个存储库：

https://github.com/nateinaction/Zebra-Puzzle

它包含一些逻辑，用于选择线索并确定使难题可解决所需的线索数。

有解决这个问题的方法。

当然，我认为倒退并不难。就是这样的列表：

• 弗雷德·红狗

• 史蒂夫·蓝猫

• 比尔·紫鲸

• 埃里克·青海豚

可以很容易地生成它们，然后据此构成一组规则。

至于存储，为什么不分别设置一组单独的内容，例如[Fred，Steve，Bill，Eric]和一组答案[Fred，Red，Dog]。然后输入“ NAME（不是）ACTION OBJECT”。

当您开始研究时，独特的解决方案真的重要吗？只要您的游戏可以将它们拆分到列表中，并选中“设置1不包含鲸鱼”。