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Université d'Orléans (08/12/2011), Arnaud Lallouet (Dir.)
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Apprentissage de problèmes de contraintes
Matthieu Lopez1

La programmation par contraintes permet de modéliser des problèmes et offre des méthodes de résolution efficaces. Cependant, sa complexité augmentant ces dernières années, son utilisation, notamment pour modéliser des problèmes, est devenue limitée à des utilisateurs possédant une bonne expérience dans le domaine. Cette thèse s'inscrit dans un cadre visant à automatiser la modélisation. Les techniques existantes ont montré des résultats encourageants mais certaines exigences rendent leur utilisation encore problématique. Dans une première partie, nous proposons de dépasser une limite existante qui réside dans la nécessité pour l'utilisateur de fournir des solutions du problème qu'il veut modéliser. En remplacement, il nous fournit des solutions de problèmes proches, c'est-à-dire de problèmes dont la sémantique de fond est la même mais dont les variables et leur domaine peuvent changer. Pour exploiter de telles données, nous proposons d'acquérir, grâce à des techniques de programmation logique inductive, un modèle plus abstrait que le réseau de contraintes. Une fois appris, ce modèle est ensuite transformé pour correspondre au problème initial que souhaitait résoudre l'utilisateur. Nous montrons également que la phase d'apprentissage se heurte à des limites pathologiques et qui nous ont contraints à développer un nouvel algorithme pour synthétiser ces modèles abstraits. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à la possibilité pour l'utilisateur de ne pas donner d'exemples du tout. En partant d'un CSP sans aucune contrainte, notre méthode consiste à résoudre le problème de l'utilisateur de manière classique. Grâce à un arbre de recherche, nous affectons progressivement des valeurs aux variables. Quand notre outil ne peut décider si l'affectation partielle courante est correcte ou non, nous demandons à l'utilisateur de guider la recherche sous forme de requêtes. Ces requêtes permettent de trouver des contraintes à ajouter aux modèles du CSP et ainsi améliorer la recherche.
1:  LIFO - Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans
Programmation logique inductive – Modèles abstraits

Constraint problems learning
Constraint programming allows to model many kind of problems with efficient solving methods. However, its complexity has increased these last years and its use, notably to model problems, has become limited to people with a fair expertise in the domain. This thesis deals with automating the modeling task in constraint programming. Methods already exist, with encouraging results, but many requirements are debatable. In a first part, we propose to avoid the limitation consisting, for the user, in providing solutions of the problem she aims to solve. As a replacement of these solutions, the user has to provide solutions of closed problem, i.e problem with same semantic but where variables and domains can be different. To handle this kind of data, we acquire, thanks to inductive logic programming, a more abstract model than the constraint network. When this model is learned, it is translated in the very constraint network the user aims to model. We show the limitations of learning method to build such a model due to pathological problems and explain the new algorithm we have developed to build these abstract models. In a second part, we are interesting in the possibility to the user to not provide any examples. Starting with a CSP without constraints, our method consists in solving the problem the user wants in a standard way. Thanks to a search tree, we affect to each variable a value. When our tool cannot decide if the current partial affectation is correct or not, we ask to the user, with yes/no queries, to guide the search. These queries allow to find constraints to add to the model and then to improve the quality of the search.
Inductive logic programming – Abstract models