Méthodes à divergences pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes et d'optimisation combinatoire
Résumé
In this PhD thesis, we study several tree search methods for solving CSPs and focus on the discrepancy concept (a discrepancy is a deviation from the first choice of the heuristic). In this context, we propose improving mechanisms for general methods. These mechanisms take benefits from conflicts and guide the search by weighting the variables and the values. We propose also special mechanisms for methods based on discrepancies as the discrepancies restriction, the discrepancies counting, and the discrepancies positions. All propostions are validated by experiments done on real and random CSPs. We compare variants of methods based on discrepancies integrating several combinations of imrprovements and other methods known for their efficiency. In a second part, we extend our propositions to an optimisation context considering scheduling problems with time lags. In this purpose, we adapt a discrepancy-based method, Climbing Discrepancy Search, to solve these problems. Efficiency of some improved variants of this method is tested on known benchmarks.
Le formalisme " Problème de Satisfaction de Contraintes " (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem) peut être considéré comme un langage de représentation formelle qui couvre l'ensemble des problèmes dont la modélisation fait intervenir des contraintes. L'intérêt de ce formalisme réside dans l'exploitation de la généricité d'algorithmes de résolution puissants mais également dans la performance d'algorithmes dédiés à des problèmes particuliers. Dans ce travail de thèse, nous étudions la résolution de CSP par des méthodes de recherche arborescente basées sur la notion de " divergence ". Dans ce cadre, nous proposons de nouveaux mécanismes d'amélioration des méthodes de recherche générales qui exploitent les échecs rencontrés pendant la résolution, en adoptant des heuristiques de pondération des variables et des valeurs. Nous proposons également d'autres techniques spécifiques aux méthodes à base de divergences qui conditionnent l'exploration de l'arbre de recherche développé, notamment la restriction des divergences, les différents modes de comptage ainsi que le positionnement des divergences. Ces propositions sont validées par des expérimentations numériques menées sur des problèmes de satisfaction de contraintes aléatoires (tirés de contextes réels) ainsi que des problèmes d'optimisation. Des comparaisons sont effectuées entre variantes de méthodes à divergences intégrant différentes combinaisons parmi les améliorations étudiées et d'autres méthodes connues pour leur performance.
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