Planification de coût optimal basée sur les CSP pondérés

For planning to come of age, plans must be judged by a measure of quality, such as the total cost of actions. This thesis describes an optimal-cost planner in the classical planning framework except that each action has a cost.We code the extraction of an optimal plan, from a planning graph with a fixed number k of levels, as a weighted constraint satisfaction problem (WCSP). The specific structure of the resulting WCSP means that a state-of-the-art exhaustive solver was able to find an optimal plan in planning graphs containing several thousand nodes.We present several methods for determining a tight bound on the number of planning-graph levels required to ensure finding a globally optimal plan. These include universal notions such as indispensable sets S of actions: every valid plan contains at least one action in S. Different types of indispensable sets can be rapidly detected by solving relaxed planning problems related to the original problem. On extensive trials on benchmark problems, the bound on the number of planning-graph levels was reduced by an average of 60% allowing us to solve many instances to optimality.Thorough experimental investigations demonstrated that using the planning graph in optimal planning is a practical possibility, although not competitive, in terms of computation time, with a recent state-of-the-art optimal planner.Un des challenges actuels de la planification est la résolution de problèmes pour lesquels on cherche à optimiser la qualité d'une solution telle que le coût d'un plan-solution. Dans cette thèse, nous développons une méthode originale pour la planification de coût optimal dans un cadre classique non temporel et avec des actions valuées.Pour cela, nous utilisons une structure de longueur fixée appelée graphe de planification. L'extraction d'une solution optimale, à partir de ce graphe, est codée comme un problème de satisfaction de contraintes pondérées (WCSP). La structure spécifique des WCSP obtenus permet aux solveurs actuels de trouver, pour une longueur donnée, une solution optimale dans un graphe de planification contenant plusieurs centaines de nœuds. Nous présentons ensuite plusieurs méthodes pour déterminer la longueur maximale des graphes de planification nécessaire pour garantir l'obtention d'une solution de coût optimal. Ces méthodes incluent plusieurs notions universelles comme par exemple la notion d'ensembles d'actions indispensables pour lesquels toutes les solutions contiennent au moins une action de l'ensemble. Les résultats expérimentaux effectués montrent que l'utilisation de ces méthodes permet une diminution de 60% en moyenne de la longueur requise pour garantir l'obtention d'une solution de coût optimal. La comparaison expérimentale avec d'autres planificateurs montre que l'utilisation du graphe de planification et des CSP pondérés pour la planification optimale est possible en pratique même si elle n'est pas compétitive, en terme de temps de calcul, avec les planificateurs optimaux récents

Contribution à l'élaboration d'un formalisme gérant la pertinence pour les problèmes d'aide à la conception à base de contraintes

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'aide à la conception et à la configuration. Une intégration de différents concepts existant dans les domaines de la programmation par contraintes a été réalisée. Cette intégration a pu être testée sur une implémentation basée sur des arbres syntaxiques représentant un CSP (problème de satisfaction de contraintes) modélisant un problème de conception ou configuration. La première partie de la thèse présente les domaines de la conception et de la configuration, et en fait ressortir les besoins pour l'aide à la décision : paramètres discrets et continus, organisation hiérarchique et éléments optionnels. Différentes approches à base de contraintes permettant de répondre à ces besoins sont ensuite détaillées. La seconde partie présente les RCSP (CSP gérant la pertinence), qui intègrent les différents mécanismes vus dans la première partie. Des préconisations de modélisation pour les problèmes de conception et de configuration sont établies. L'outil réalisé est ensuite présenté, dans un premier temps pour le traitement de problèmes CSP et dans un deuxième temps pour le traitement de RCSP

Contribution à l'élaboration d'un formalisme gérant la pertinence pour les problèmes d'aide à la conception à base de contraintes

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'aide à la conception et à la configuration. Une intégration de différents concepts existant dans les domaines de la programmation par contraintes a été réalisée. Cette intégration a pu être testée sur une implémentation basée sur des arbres syntaxiques représentant un CSP (problème de satisfaction de contraintes) modélisant un problème de conception ou configuration. La première partie de la thèse présente les domaines de la conception et de la configuration, et en fait ressortir les besoins pour l'aide à la décision : paramètres discrets et continus, organisation hiérarchique et éléments optionnels. Différentes approches à base de contraintes permettant de répondre à ces besoins sont ensuite détaillées. La seconde partie présente les RCSP (CSP gérant la pertinence), qui intègrent les différents mécanismes vus dans la première partie. Des préconisations de modélisation pour les problèmes de conception et de configuration sont établies. L'outil réalisé est ensuite présenté, dans un premier temps pour le traitement de problèmes CSP et dans un deuxième temps pour le traitement de RCSP. ABSTRACT : The research work presented in this thesis deals with assistance to design and configuration tasks. An integration of different existing concepts of constraint programming has been achieved. This integration has been tested on an implementation based upon syntaxic trees. The syntaxic trees allow to express different kinds of CSP (Constraint Satisfaction Problem) which model design or configuration problems. The first part presents the fields of design and configuration, and aims at identifying the needs for decision aid: different kinds of parameters (discrete and continuous), hierarchical organisation and optionnal elements. Different constraint-based approaches which may fulfill any need are then detailed. The second part presents the RCSP (Relevancy CSP), which are an integration of different CSP from the literature seen in the first part. Some recommendations for modeling design or configuration problems are set up. The implementation is then presented, on the one hand for CSP processing and on the other hand for RCSP processing

Algorithmes de dénombrement d'extensions linéaires d'un ordre partiel et application aux problèmes d'ordonnancement disjonctif

RÉSUMÉ En programmation par contraintes, une contrainte de ressource unaire est un ensemble de permutations valides des activités chacune avec une fenêtre de temps et une durée. Cette contrainte est généralisée si on considère des préséances entre activités données sous la forme d’un ensemble partiellement ordonné. Un problème d’ordonnancement disjonctif peut être modélisé par une ou plusieurs contraintes de ressource unaire auxquelles s’ajoutent des contraintes supplémentaires telles que des disjonctions entre activités de différentes ressources ou des contraintes de séquences. La recherche d’une solution au problème se fait par une série de décisions de la position relative d’une paire d’activités associées à une contrainte dont l’ordre n’est pas encore connu. L’algorithme utilisé dans le choix de la paire ainsi que la position relative est appelé heuristique de branchement. Dans le contexte de l’heuristique maxSD, il s’agit de calculer les densités de solutions de toutes les assignations de paires d’activités à un ordre et ensuite de brancher sur celle de densité maximum. Pour adapter cette heuristique aux problèmes d’ordonnancement avec contraintes de ressource unaire, on considérera les densités de permutations dans lesquelles une activité est placée avant l’autre dans l’ordre partiel associé à chaque contrainte. Pour ce faire, on propose deux algorithmes exact et heuristique pour le calcul des densités de permutations dans un ensemble partiellement ordonné. Ces algorithmes sont utilisés dans l’heuristique de branchement pour résoudre la version de satisfaction de contraintes du problème Job-Shop, un cas typique d’ordonnancement avec ressources unaires.----------ABSTRACT In constraint programming a unary resource constraint is a set of valid permutations of activities each with a time window and a duration. This constraint is generalized if we consider precedence constraints between activities given by a partially ordered set. A disjunctive scheduling problem can be stated as a combination of one or more such constraints for which some additional constraints such as disjunction or sequence of activities on different resources may be added. In this model, a solution is found by a series of decisions on the relative po- sition of a pair of activities on a same resource and for which the order is unknown. The algorithm used to select the pair and the order is called a branching heuristic. In the context of maxSD, densities of all assignments of pairs and order are computed and the assignment of maximum density is selected. In order to adapt this heuristic for scheduling problems with unary resources, we will consider the permutations of the partial order in which the rank of an activity is superior to another. For that, we propose exact and heuristic algorithms that compute the density of permutations in a partially ordered set. These algorithms are then used in branching to solve the constraint satisfaction version of the Job-Shop scheduling problem, a typical use case of scheduling with unary resource constraints

JFPC 2019 - Actes des 15es Journées Francophones de Programmation par Contraintes

National audienceLes JFPC (Journées Francophones de Programmation par Contraintes) sont le principal congrès de la communauté francophone travaillant sur les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP), le problème de la satisfiabilité d'une formule logique propositionnelle (SAT) et/ou la programmation logique avec contraintes (CLP). La communauté de programmation par contraintes entretient également des liens avec la recherche opérationnelle (RO), l'analyse par intervalles et différents domaines de l'intelligence artificielle.L'efficacité des méthodes de résolution et l'extension des modèles permettent à la programmation par contraintes de s'attaquer à des applications nombreuses et variées comme la logistique, l'ordonnancement de tâches, la conception d'emplois du temps, la conception en robotique, l'étude du génôme en bio-informatique, l'optimisation de pratiques agricoles, etc.Les JFPC se veulent un lieu convivial de rencontres, de discussions et d'échanges pour la communauté francophone, en particulier entre doctorants, chercheurs confirmés et industriels. L'importance des JFPC est reflétée par la part considérable (environ un tiers) de la communauté francophone dans la recherche mondiale dans ce domaine.Patronnées par l'AFPC (Association Française pour la Programmation par Contraintes), les JFPC 2019 ont lieu du 12 au 14 Juin 2019 à l'IMT Mines Albi et sont organisées par Xavier Lorca (président du comité scientifique) et par Élise Vareilles (présidente du comité d'organisation)