Decision diagrams : constraints and algorithms

Résumé : Les diagrammes de décision Multi-valués (MDD) sont des structures de données efficaces et largement utilisées dans les domaines tels que la vérification, l’optimisation et la programmation dynamique. Dans cette thèse, nous commençons par améliorer les principaux algorithmes tels que la réduction de MDD, permettant aux MDD de potentiellement compresser exponentiellement des ensembles de tuples, ou la combinaison de MDD, tels que l’intersection ou l’union. Ensuite, nous proposons des versions parallèles de ces algorithmes ainsi que des versions permettant de travailler avec la version non déterministe des MDD. De plus, dans le domaine des MDD relâchés, un domaine de plus en plus étudié, nous définissons les notions de réduction et combinaison relâchés, ainsi que leurs algorithmes associés. Nous résolvons le problème de l’échantillonnage des solutions d’un MDD avec respect de loi de probabilité tels que des fonctions de probabilité de masse ou des chaines de Markov. Pour permettre d’utiliser les MDD dans les solveurs de programmation par contraintes, nous proposons de nouveaux propagateurs pour toutes les contraintes basées sur des MDD, améliorant les performances des algorithmes existants, puis nous en introduisons une nouvelle contrainte, la contrainte de channeling. Grâce à eux, nous montrons que nous pouvons reformuler plusieurs contraintes et en définir de nouvelles tout en étant basés sur des MDD. Finalement nous appliquons nos algorithmes à des problèmes industriels réels de génération de texte et musique, et de modélisation de réservoir de pétrole.
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Thèse
Other [cs.OH]. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4081〉
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Soumis le : lundi 8 janvier 2018 - 16:16:08
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Guillaume Perez. Decision diagrams : constraints and algorithms. Other [cs.OH]. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4081〉. 〈tel-01677857〉

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