Forward Chaining（前向链推理）

这是一个 Forward Chaining（前向链推理） 的例子，用于在给定的命题逻辑规则集下，从已知的事实推导出新结论。图示右侧显示了推理过程的依赖关系图，左侧是规则和初始事实。

我们有以下命题逻辑规则和已知的事实：

规则：

1. P ⇒ Q
2. L ∧ M ⇒ P
3. B ∧ L ⇒ M
4. A ∧ P ⇒ L
5. A ∧ B ⇒ L

事实：

• A
• B

证明过程：

1. 初始状态：我们已经知道 A 和 B 是真。因此，在推理图中， A 和 B 被标记为真（图中的节点 1 表示为真，0 表示为假）。

2. 推导 L：根据规则 5， A ∧ B ⇒ L ，因为我们知道 A 和 B 都为真，故可得出 L 为真。因此，在推理图中，节点 L 被标记为真。

3. 推导 M：根据规则 3， B ∧ L ⇒ M ，因为我们已经推导出 B 和 L 都为真，故可得出 M 为真。因此，在推理图中，节点 M 被标记为真。

4. 推导 P：根据规则 2， L ∧ M ⇒ P ，因为我们知道 L 和 M 都为真，故可得出 P 为真。因此，在推理图中，节点 P 被标记为真。

5. 推导 Q：根据规则 1， P ⇒ Q ，因为我们已经推导出 P 为真，故可得出 Q 为真。因此，节点 Q 被标记为真。

总结：
通过这一系列基于初始事实的推导过程，我们从已知的 A 和 B 推导出了 Q 。这个过程通过前向链推理不断检查满足前提的规则，并将结论添加到事实集中。