Raisonnement par Contraintes: Approches de Satisfaction de Contraintes Dynamiques et Distribuées
| Type de document | Site actuel | Cote | Statut | Date de retour prévue | Code à barres | Réservations |
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| Thèse universitaire | La bibliothèque des sciences de l'ingénieur | TH-005.11 HAM (Parcourir l'étagère) | Disponible | 0000000027906 |
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PH.D Université Mohammed V 2016
Le formalisme des problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) permet de représenter sous une forme simple et agréable un grand nombre de problèmes. Pour résoudre un CSP, il suffit de modéliser le problème, de spécifier les contraintes et leur résolution étant prise en charge automatiquement par une méthode de résolution (solveur). Tout au long de cette thèse, nous avons apporté certaines contributions dans le cadre des CSP dynamiques et CSP distribués. Premièrement, Dans le cadre des problèmes DCSP, nous avons proposé deux méthodes de réparation. Extended Partial order Dynamic Backtracking (EPDB) : C’est un algorithme qui exploite la flexibilité de l’algorithme P DB en le combinant avec les heuristiques d’ordonnancement pour sélectionner la variable pertinente lors de la génération ou la résolution du nogood. Dynamic Constraint Ordering (DCO) : Ces heuristiques d’ordonnancement de contraintes guide l’algorithme PDB pour corriger la solution d’un problème perturbé d’une manière efficace et rapide. Deuxièmement, nous avons réalisé trois approches de résolution des problèmes CSP distribués. Asynchronous Maintenance of Arc-Consistency (AMAC) : Cette méthode vise à réduire l’espace de recherche en propageant d’une manière asynchrone les inconsistances causées par les suppressions potentielles des valeurs. Asynchronous Maintenance of Arc-Consistency with Dynamic Ordering (AMAC_DO) : C’est un algorithme qui consiste à limiter la taille du sous-arbre exploré en utilisant les heuristiques de choix de variables durant le maintien de la consistance d’arc asynchrone. Interleaved Asynchronous Arc Consistency (ILAAC) : Cette contribution a la propriété de transformer un graphe de contraintes en un pseudo-arbre et d’exécuter plusieurs processus de recherche sur les différentes branches du pseudo-arbre tout en maintenant la consistance d’arc. Plusieurs tests expérimentaux ont été faits pour évaluer les performances de ces contributions. Les résultats obtenus montrent que ces méthodes de réparation ou de résolution sont efficaces par rapport aux techniques existantes.


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