HAL - INRIA :: [inria-00000051, version 1] Amélioration par apprentissage de la recherche à divergences limitées

inria-00000051, version 1

%% inria-00000051, version 1
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@inproceedings{KAROUI:2005:INRIA-00000051:1,
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    URL = {http://hal.inria.fr/inria-00000051/en/},
    title = { {A}m{\'e}lioration par apprentissage de la recherche {\`a} divergences limit{\'e}es},
    author = {{K}aroui, {W}afa and {H}uguet, {M}arie-{J}os{\'e} and {L}opez, {P}ierre and {N}aanaa, {W}ady},
    abstract = {{D}ans le cadre de la r{\'e}solution des probl{\`e}mes de satisfaction de contraintes, nous pr{\'e}sentons une nouvelle m{\'e}thode compl{\`e}te bas{\'e}e sur des am{\'e}liorations de « {L}imited {D}iscrepancy {S}earch » [{H}arvey \& {G}insberg 1995]. {C}ette m{\'e}thode, intitul{\'e}e « {M}inimal {D}iscrepancy {S}earch » ( {DS}), peut {\^e}tre consid{\'e}r{\'e}e comme la fusion de deux nouvelles variantes de {LDS} ; celles-ci mettent en oeuvre des techniques d'apprentissage au cours de la recherche : - « {P}ermuted {L}imited {D}iscrepancy {S}earch » qui exploite les {\'e}checs rencontr{\'e}s lors de l'exploration de l'arbre de recherche et en d{\'e}duit un ordre sur les variables. {C}et ordre minimise le nombre de divergences et acc{\'e}l{\`e}re la r{\'e}solution dans le cas d'un probl{\`e}me soluble. - « {R}estricted {D}iscrepancy {S}earch », m{\'e}thode permettant de d{\'e}terminer, sans pour autant r{\'e}aliser toutes les it{\'e}rations de {LDS}, si le probl{\`e}me est sur-contraint. {D}ans ce cas, on abandonne la recherche pr{\'e}matur{\'e}ment (et avantageusement). {L}es performances de ces m{\'e}thodes sont {\'e}valu{\'e}es suivant le temps n{\'e}cessaire pour aboutir {\`a} une solution, ou {\`a} la preuve de l'absence d'une solution, et le nombre de noeuds g{\'e}n{\'e}r{\'e}s dans l'arbre de recherche correspondant. {P}our attester de l'efficacit{\'e} de {DS}, des comparaisons avec d'autres m{\'e}thodes ont {\'e}t{\'e} men{\'e}es, suivant la taille et le taux de contraintes des probl{\`e}mes test{\'e}s. « {F}orward {C}hecking » est ainsi utilis{\'e} pour des probl{\`e}mes de taille r{\'e}duite et relativement peu contraints ; pour des probl{\`e}mes de grande taille et plus fortement contraints, nous utilisons « mac3cache », propos{\'e} par [{Z}hang et al. 2004]. {D}ans tous les cas, {DS} s'av{\`e}re tr{\`e}s performante et surclasse les autres m{\'e}thodes.},
    language = {{F}ran{\c{c}}ais},
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    booktitle = {{P}remi{\`e}res {J}ourn{\'e}es {F}rancophones de {P}rogrammation par {C}ontraintes {P}remi{\`e}res {J}ourn{\'e}es {F}rancophones de {P}rogrammation par {C}ontraintes },
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%F inria-00000051, version 1
%0 Conference Proceedings
%U http://hal.inria.fr/inria-00000051/en/
%2 INFO:INFO_DS
%T Amélioration par apprentissage de la recherche à divergences limitées
%A Karoui, Wafa
%A Huguet, Marie-José
%A Lopez, Pierre
%A Naanaa, Wady
%+ Faculté des Sciences de Tunis - FST - Faculté des Sciences de Tunis - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes - LAAS - CNRS : UPR8001 - Université Paul Sabatier - Toulouse III - Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT - Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse - Faculté des Sciences de Monastir - FSM - Faculté des Sciences de Monastir
%X Dans le cadre de la résolution des problèmes de satisfaction de contraintes, nous présentons une nouvelle méthode complète basée sur des améliorations de « Limited Discrepancy Search » [Harvey & Ginsberg 1995]. Cette méthode, intitulée « Minimal Discrepancy Search » ( DS), peut être considérée comme la fusion de deux nouvelles variantes de LDS ; celles-ci mettent en oeuvre des techniques d'apprentissage au cours de la recherche : - « Permuted Limited Discrepancy Search » qui exploite les échecs rencontrés lors de l'exploration de l'arbre de recherche et en déduit un ordre sur les variables. Cet ordre minimise le nombre de divergences et accélère la résolution dans le cas d'un problème soluble. - « Restricted Discrepancy Search », méthode permettant de déterminer, sans pour autant réaliser toutes les itérations de LDS, si le problème est sur-contraint. Dans ce cas, on abandonne la recherche prématurément (et avantageusement). Les performances de ces méthodes sont évaluées suivant le temps nécessaire pour aboutir à une solution, ou à la preuve de l'absence d'une solution, et le nombre de noeuds générés dans l'arbre de recherche correspondant. Pour attester de l'efficacité de DS, des comparaisons avec d'autres méthodes ont été menées, suivant la taille et le taux de contraintes des problèmes testés. « Forward Checking » est ainsi utilisé pour des problèmes de taille réduite et relativement peu contraints ; pour des problèmes de grande taille et plus fortement contraints, nous utilisons « mac3cache », proposé par [Zhang et al. 2004]. Dans tous les cas, DS s'avère très performante et surclasse les autres méthodes.
%G Français
%8 2005-06-08
%2 non spécifiée
%B Premières Journées Francophones de Programmation par Contraintes
%2 Lens
%8 2005-06-08
%2 CRIL - CNRS FRE 2499
%E Christine Solnon
%I Université d'Artois
%2 Premières Journées Francophones de Programmation par Contraintes
%P 109-118
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Amélioration par apprentissage de la recherche à divergences limitées

Wafa Karoui ¹, Marie-José Huguet ², Pierre Lopez ², Wady Naanaa ³

(25/05/2005)

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PS
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Premières Journées Francophones de Programmation par Contraintes (2005) 109-118

Résumé : Dans le cadre de la résolution des problèmes de satisfaction de contraintes, nous présentons une nouvelle méthode complète basée sur des améliorations de « Limited Discrepancy Search » [Harvey & Ginsberg 1995]. Cette méthode, intitulée « Minimal Discrepancy Search » ( DS), peut être considérée comme la fusion de deux nouvelles variantes de LDS ; celles-ci mettent en oeuvre des techniques d'apprentissage au cours de la recherche : - « Permuted Limited Discrepancy Search » qui exploite les échecs rencontrés lors de l'exploration de l'arbre de recherche et en déduit un ordre sur les variables. Cet ordre minimise le nombre de divergences et accélère la résolution dans le cas d'un problème soluble. - « Restricted Discrepancy Search », méthode permettant de déterminer, sans pour autant réaliser toutes les itérations de LDS, si le problème est sur-contraint. Dans ce cas, on abandonne la recherche prématurément (et avantageusement). Les performances de ces méthodes sont évaluées suivant le temps nécessaire pour aboutir à une solution, ou à la preuve de l'absence d'une solution, et le nombre de noeuds générés dans l'arbre de recherche correspondant. Pour attester de l'efficacité de DS, des comparaisons avec d'autres méthodes ont été menées, suivant la taille et le taux de contraintes des problèmes testés. « Forward Checking » est ainsi utilisé pour des problèmes de taille réduite et relativement peu contraints ; pour des problèmes de grande taille et plus fortement contraints, nous utilisons « mac3cache », proposé par [Zhang et al. 2004]. Dans tous les cas, DS s'avère très performante et surclasse les autres méthodes.

1 :	Faculté des Sciences de Tunis (FST)
	Faculté des Sciences de Tunis
2 :	Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS)
	CNRS : UPR8001 – Université Paul Sabatier - Toulouse III – Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT – Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse
3 :	Faculté des Sciences de Monastir (FSM)
	Faculté des Sciences de Monastir

Domaine

Informatique/Algorithme et structure de données

Commentaire : http://www710.univ-lyon1.fr/~csolnon


inria-00000051, version 1
http://hal.inria.fr/inria-00000051/fr/
oai:hal.inria.fr:inria-00000051
Contributeur : Christine Solnon <>
Soumis le : Mercredi 25 Mai 2005, 10:04:07
Dernière modification le : Mercredi 25 Mai 2005, 10:07:42