是人工智能的一个习题，要求是编写一个描述亲属关系的PROLOG程序。做的时候发现，网站上很少有关于人工智能的这个PROLOG程序，拿出来分享一下。

prolog语言的InterModeller编程工具 是在TURBO C环境下的程序 简洁实用。

SWI-Prolog is a comprehensive and portable implementation of the Prolog programming language. SWI-Prolog aims to be a robust and scalable implementation supporting a wide range of applications. In particular, it ships with a wide range of interface libraries, providing interfaces to other languages, databases, graphics and networking. It provides extensive support for managing HTML/SGML/XML and RDF documents. The system is particularly suited for server applications due to robust support for multithreading and HTTP server libraries.

一般SWI-prolog的资料较少，我用了一个礼拜，里面有个例子。

swi-prolog教程，叫你如何用prolog编辑出优秀的程序

prolog 的中文教程 是张若愚编写的，看起来不错哦。 关于CHM电子书，值得注意的是，下载后需要在文件的属性里去掉最下面的那个勾才能正常阅读。

visual.prolog语言教程,很不错的人工智能编程教程，纯中文。

SWI-prolog 软件 及 Prolog 教程

针对综合防空火力分配中,传统火力分配模型没有全面考虑火力通道射击效能因素,且在火力资源相对充足的情况下火力资源易浪费和易延误战机的问题,将射击有利度、飞临时间与威胁度等因素结合,构建一种新的综合防空火力分配模型.基于此模型,针对来袭目标、火力节点以及制导节点3者之间的火力优化匹配问题,提出一种基于深度优先搜索预处理的多种群并行布谷鸟搜索算法(PMPCSA).该方法采用Prolog智能规划语言构建目标-火力节点-制导节点匹配规则库,在规则库中利用深度优先搜索快速生成可行的目标-火力节点-制导节点的匹配预处理方案;采用多种群并行布谷鸟搜索算法,对得到的可行分配空间进行搜索,通过引入多种群并行优化搜索,不同种群赋予不同控制参数的思想,兼顾算法的全局探索和局部开发能力,可有效提高算法寻优效率.最后,通过仿真结果验证所建综合防空火力分配模型的优势性,同时表明,所提出的PMPCSA算法能有效地平衡全局探索与局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高全局探索能力.

PROLOG PROGRAMMING FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE - lvan Bratko.pdf PROLOG PROGRAMMING FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE - lvan Bratko.pdf