Identifying sources of global contention in constraint satisfaction search

Much work has been done on learning from failure in search to boost solving of combinatorial problems, such as clause-learning and clause-weighting in boolean satisfiability (SAT), nogood and explanation-based learning, and constraint weighting in constraint satisfaction problems (CSPs). Many of the top solvers in SAT use clause learning to good effect. A similar approach (nogood learning) has not had as large an impact in CSPs. Constraint weighting is a less fine-grained approach where the information learnt gives an approximation as to which variables may be the sources of greatest contention. In this work we present two methods for learning from search using restarts, in order to identify these critical variables prior to solving. Both methods are based on the conflict-directed heuristic (weighted-degree heuristic) introduced by Boussemart et al. and are aimed at producing a better-informed version of the heuristic by gathering information through restarting and probing of the search space prior to solving, while minimizing the overhead of these restarts. We further examine the impact of different sampling strategies and different measurements of contention, and assess different restarting strategies for the heuristic. Finally, two applications for constraint weighting are considered in detail: dynamic constraint satisfaction problems and unary resource scheduling problems

A New Heuristic-based albeit Complete Method to Extract MUCs from Unsatisfiable CSPs

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Preuves de non réalisabilité et filtrage de domaines pour les problèmes de satisfaction de contraintes : application à la confection d'horaires

Contexte global -- Objectifs de cette thèse -- Organisation de la thèse -- Notions préliminaires -- Problèmes de coloration de graphes -- Les problèmes de sastisfaction de contraintes -- Problème SAT de satisfaisabilité booléenne -- Programmation par contraintes -- Sous-ensembles incohérents irréductibles -- Revue de la littérature concernant l'extraction d'IIS dans les CSP, la résolution du problème SAT et l'extraction d'IIS pour le problème SAT -- Détection de sous-ensembles incohérents dans des CSP -- Le problème SAT et sa résolution -- Utilisation d'heuristiques pour trouver des sous-ensembles incohérents minimaux pour le problème SAT -- Algorithmes de détection d'IIS -- Autres procédures -- Algorithme tabou pour Max WSAT -- Détails d'implémentation -- Résultats expérimentaux -- Revue de la littérature concernant le filtrage de contraintes globales de CSP -- Algorithme de filtrage pour la contrainte AllDifferent -- Algorithme de filtrage de domaines pour la contrainte SomeDifferent -- Autres travaux concernant le filtrage de contraintes globales -- Algorithme de filtrage pour la contrainte SomeDifferent -- Description de l'algorithme de filtrage -- Résultats expérimentaux -- Revue de la littérature concernant le problème de confection d'horaires pour le personnel navigant aérien -- Les méthodes de résolution du PBS -- Détection de sous-ensembles incohérents minimaux dans le problème de confection d'horaires pour le personnel navigant aérien -- Algorithmes de détection de sous-ensembles incohérents minimaux -- Algorithme tabou -- Algorithme exact de vérification des sous-problèmes incohérents -- Résultats expérimentaux -- Méthodes de recherche locale