如何正确编写normalized(A,B)谓词解决clingo变量不安全报错

变量A不安全的原因 #

Clingo对安全变量的判定规则并非仅要求变量出现在规则体中，而是要求变量必须出现在规则体的正的、非内置比较操作的普通原子中。你编写的代码里，变量A仅出现在比较运算A != 0中，内置比较操作无法绑定变量的取值范围，Clingo无法确定A的可取值集合，因此会判定A为不安全变量。

如果Clingo允许该规则生效，理论上所有不等于0的整数都可以满足规则条件，确实会产生无限大的答案集，这也是Clingo抛出安全错误的核心原因，用于避免出现无限稳定模型的情况。 #

修改后代码仍报错的原因 #

你的修改版代码存在两个问题：

• 规则中的变量B仅出现在B != 0的比较运算中，同样没有被普通原子绑定，仍然属于不安全变量
• 你定义的normalized是二元谓词，但写的事实normalized(number(10)).是一元谓词，和规则签名不匹配，本身无法被规则匹配

正确的编写方式 #

核心思路是先显式限定需要做归一化的数值的取值范围，把变量绑定到有限的取值集合上，示例代码如下：

% 声明所有需要进行归一化处理的输入数值
input_num(0).
input_num(10).
% 可按需添加其他需要处理的数值，比如 input_num(-2), input_num(7)

% 归一化规则
normalized(X, 0) :-
    input_num(X),
    X = 0.
normalized(X, 1) :-
    input_num(X),
    X != 0.

运行上述代码后会得到预期结果：normalized(0,0)和normalized(10,1)。如果需要处理固定连续范围内的整数，也可以用内置范围限定简化取值绑定，比如要处理0到100之间的整数，可写作：

normalized(X, 0) :- X = 0.
normalized(X, 1) :- X in 1..100.

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fabian Schneider