An Efficient Representation of General Qualitative Spatial Information Using Bintrees

In this paper we extend previous work on using bintrees as an efficient representation for qualitative information about spatial objects. Our approach represents each spatial object as a bintree satisfying the exact same qualitative relationships to other bintree representations as the corresponding spatial objects. We prove that such correct bintrees always exists and that they can be constructed as a sum of local representations, allowing a practically efficient construction. Our representation is both efficient, w.r.t. storage space and query time, and can represent many well-known qualitative relations, such as the relations in the Region Connection Calculus and Allen\u27s Interval Algebra

Encoding large RCC8 scenarios using rectangular pseudo-solutions

Copyright © 2016, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved. Most approaches in the field of qualitative spatial reasoning (QSR) use constraint networks to encode spatial scenarios. The size of these networks is quadratic in the number of variables, which has severely limited the real-world application of QSR. In this paper, we propose another representation of spatial scenarios, in which each variable is associated with one or more rectangles. Instead of requiring these rectangles to define a solution of the corresponding constraint network, we construct sequences of rectangles that define partial solutions to progressively weaker constraint networks. We present experimental results that illustrate the effectiveness of this strategy

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)