CLP（FD）可变域和传播

Question

[在上学期的Prolog课程中，在引入CLP时，我的成绩有些落后。现在，我正在努力追赶，并在教授提供给所有学生的过去考试中尝试了我的手。

特别是有这个问题：

在以下查询之后，CLP（FD）中的决策变量Z的域是什么：

?- X in 1..7, Y in -3..100, Y #> X, Z #\= 0, Z #= Y - X.

在我看来，答案应该是

Z in 1..99

但是当我在SWI-Prolog安装中运行它进行仔细检查时，我得到了

Z in -5.. -1\/1..99

这似乎是基于X和Y的最大值和最小值的天真的比较，而不考虑链接它们的约束（Y #> X。

[我意识到必须在此做出可行性方面的让步，并且返回的域名有时会受到比其限制更少的限制，但令我惊讶的是，它在如此简单的示例中失败了。

我的问题

1. 我认为这与CLP选择在内部传播（或不传播）各种约束的方式有关，但是我不知道它是如何做到的-这对我来说都是一个黑匣子。 CLP如何（确切地说是失败）传播其约束？
2. 是否有[[any方法，可以通过重新排序使CLP（FD）适当地应用约束？我已经尝试过在最后加上一个额外的Y #> X，但这并没有改变任何变量域。

Answer 1

Z in 1..99

您如何确定自己是对的？这是约束的不错的特性之一：您可以最轻松地验证这一点：

?- X in 1..7, Y in -3..100, Y #> X, Z #\= 0, Z #= Y -X.
X in 1..7,
Z+X#=Y,
X#=<Y+ -1,
Z in -5.. -1\/1..99,
Y in 2..100.

?- X in 1..7, Y in -3..100, Y #> X, Z #\= 0, Z #= Y -X, Z #< 0.
false.

好，现在我相信你说的话。
所以您在这里发现了
inconsistency，它也存在于SICStus的本机library(clpfd)和library(clpz)中。首先请注意，给出的答案是不正确的！它说：是的，有解决方案
提供 library(clpz)为真。嘿，这不是真的。
所以这个答案有点像许多保险合同中的法律术语，他们说，是的，我们将支付，只要所有微小的不可读的印刷品都可以，但是实际上，您可以用大量的脂肪代替那部分的微文本[C0 ]。
通常，这种不一致是不可避免的，因为上述系统中定义的CLP（FD）/ CLP（Z）允许提出
不确定]问题。因此，无论您的约束求解器如何发展，我们都能保证始终存在无法解决的情况。这是科学的数学定律，比重力或速度限制等经验定律要可靠得多。这里的不一致实际上是工程上的权衡。只要没有人抱怨并且没有令人信服的用例，此类系统的开发人员就不会发现需要改进的理由。毕竟，这样的改进可能会减慢现有的用例。