Introduction à la programmation par Contraintes

97 Pages·2010·6.04 MB·French

CoursContraintes 1
Introduction à la programmation par Contraintes
Michel RUEHER
Université de Nice - Sophia Antipolis
November 27, 2010
CoursContraintes 2
Plan du cours “Contraintes”
1. Introduction – Michel Rueher
2. Contraintes globales et modélisation – Jean-Charles Régin
3. Stratégie de recherche et méthodes heuristiques – Gilles
Trombettoni
4. Arithmétique d’intervalles, algèbre linéaire, algèbre
non-linéaire, applications de l’analyse par intervalles – Jean
Pierre Merlet
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• Conférences :
CP (Int. Conf. on Principles and Practice of Constraint Programming)
CPAIOR (Int. Conf. on Integration of AI and OR Techniques in
Constraint Programming for Combinatorial Optimization Problems)
• Revues: Constraint Journal, Journal of AI
• Ouvrages:
– Handbook of Constraint Programming. Edited by Francesca Rossi,
Peter van Beek, Toby Walsh. Elsevier, 978 pages, 2006
– Constraint and Integer Programming: Toward a Unified
Methodology, Michela Milano (Ed.), Kluwer Academic Pub. (2003)
– Kim Marriott and Peter J. Stuckey . Programming with Constraints:
an Introduction . MIT Press, 1998.
– P. Van Hentenryck, Y. Deville, and L Michel. Numerica. A
modelling language for global optimization. MIT Press, 1997.
– François Fages Programmation logique par contraintes, Editions
Ellipses, 1996.
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Plan du “Introduction”
1. Présentation informelle des concepts de base
2. La programmation en logique avec contraintes (CLP)
3. Les techniques de satisfaction de contraintes (CSP) – Domaines finis
4. Les contraintes dans le domaine continu: la propagation
d’intervalles
5. Application des techniques de programmation par contraintes à
la génération de jeux de test et à la vérification de programmes
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Partie I : présentation informelle des
concepts de base
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“Constraint programming represents one of the closest approaches
computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the
user states the problem, the computer solves it.”
Eugene C.Freuder, Constraints, April 1997
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Origines
• IA : “Scene Labelling” - Waltz, résolution de problèmes,..
• Programmation Logique : unification → constraint solving
• Recherche Opérationelle: problème combinatoires NP Difficiles
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Intuitions
• La complexité dans le pire des cas est en général trop pessimiste
• Une analyse de la complexité en moyenne est en général
impossible
→ CP: Etude des problèmes comme des phénomènes naturels
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Intuitions (suite)
• SEND+MORE=MONEY : comment inférer l’information
pertinente ?
• N Reines : comment “prévoir” les impasses ?
• Chemin hamiltonien du cavalier: comment trouver les bonnes
heuristiques ?
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→ Applications
– L’ordonnancement
– La planification
– La gestion de ressources
– L’optimisation de systèmes non-linéaires
– ...
→ Apports
– Plus grande souplesse pour énoncer et résoudre les problèmes
– Utilisation dans un cadre uniforme des techniques
combinatoires, de recherche opérationnelle, d’analyse
numérique