Problèmes de satisfaction de contraintes : Formalismes et techniques CSP

Khaled Ghédira

Description

De par leur forte complexité et leur omniprésence aussi bien dans le monde académique qu’industriel, les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) continuent à susciter l'intérêt des scientifiques dans les domaines de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle. Un CSP comporte un ensemble de variables ayant chacune un domaine de valeurs ainsi qu'un ensemble de contraintes, l’objectif étant d’instancier les variables de manière à satisfaire toutes les contraintes. Formalismes, techniques et extensions relatives aux CSP sont détaillés et illustrés par des exemples didactiques tels que le problème des 4-reines. Problèmes de satisfaction de contraintes s’adresse aux ingénieurs en leur facilitant l’accès à ce domaine, aux chercheurs en leur exposant les notions de base tout en leur apportant une bibliographie étendue, et aux enseignants et étudiants en leur fournissant un support de cours.
Avant-propos.
Introduction.
Chapitre 1. Fondements des CSP.
1.1. Notions de base.
1.2. Cadre CSP.
1.3. Bibliographie.
Chapitre 2. Techniques de renforcement de cohérence.
2.1. Notions de base.
2.2. Algorithmes de renforcement d’Arc-Cohérence.
2.3. Bibliographie.
Chapitre 3. Résolution des CSP.
3.1. Méthodes de résolution complètes.
3.2. Validation expérimentale.
3.3. Bibliographie.
Chapitre 4. Heuristiques de recherche.
4.1. Organisation de l’espace de recherche.
4.2. Heuristiques d’ordonnancement.
4.3. Bibliographie.
Chapitre 5. Techniques d’apprentissage.
5.1. Définitions.
5.2. L’algorithme Nogood-Recording.
5.3. L’algorithme Nogood-Recording-Forward-Checking.
8 Problèmes de satisfaction de contraintes.
5.4. L’algorithme Weak-Commitment-Nogood-Recording.
5.5. Bibliographie.
Chapitre 6. Problèmes de satisfaction maximale de contraintes.
6.1. L’algorithme du Branch and Bound.
6.2. L’algorithme Partial Forward-Checking.
6.3. L’algorithme du Weak-Commitment.
6.4. La méthode GENET.
6.5. Le recuit simulé distribué.
6.6. Les algorithmes génétiques guidés et distribués.
6.7. Bibliographie.
Chapitre 7. Problèmes d’optimisation et de satisfaction de contraintes.
7.1. Formalisme.
7.2. Méthodes de résolution.
7.3. Bibliographie.
Chapitre 8. Problèmes de satisfaction de contraintes distribués.
8.1. Cadre DisCSP.
8.2. Renforcement de cohérence distribué.
8.3. Résolution distribuée.
8.4. Bibliographie.
Index.

Sujets

• Informatique
• Fonctionnement et organisation de l'entreprise
• Économie

Informations

• Publié par: Hermès - Editions Lavoisier
• Date de parution: 01 mai 2013
• Nombre de lectures: 473
• EAN13: 9782746295155
• Langue: Français

Extrait

De par leur forte complexité et leur omniprésence aussi bien dans le monde académique qu’industriel, les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) continuent à susciter l'intérêt des scientifiques dans les domaines de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle. Un CSP comporte un ensemble de variables ayant chacune un domaine de valeurs ainsi qu'un ensemble de contraintes, l’objectif étant d’instancier les variables de manière à satisfaire toutes les contraintes. Formalismes, techniques et extensions relatives aux CSP sont détaillés et illustrés par des exemples didactiques tels que le problème des 4-reines. Problèmes de satisfaction de contraintes s’adresse aux ingénieurs en leur facilitant l’accès à ce domaine, aux chercheurs en leur exposant les notions de base tout en leur apportant une bibliographie étendue, et aux enseignants et étudiants en leur fournissant un support de cours.