Adaptive and Opportunistic Exploitation of Tree-decompositions for Weighted CSPs

International audienceWhen solving weighted constraint satisfaction problems , methods based on tree-decompositions constitute an interesting approach depending on the nature of the considered instances. The exploited decompositions often aim to reduce the maximal size of the clusters, which is known as the width of the decomposition. Indeed, the interest of this parameter is related to its importance with respect to the theoretical complexity of these methods. However, its practical interest for the solving of instances remains limited if we consider its multiple drawbacks, notably due to the restrictions imposed on the freedom of the variable ordering heuristic. So, we first propose to exploit new decompositions for solving the constraint optimization problem. These decompositions aim to take into account criteria allowing to increase the solving efficiency. Secondly, we propose to use these decompositions in a more dynamic manner in the sense that the solving of a subprob-lem would be based on the decomposition, totally or locally, only when it seems to be useful. The performed experiments show the practical interest of these new decompositions and the benefit of their dynamic exploitation

The Imprinted Gene DIO3 Is a Candidate Gene for Litter Size in Pigs

Genomic imprinting is an important epigenetic phenomenon, which on the phenotypic level can be detected by the difference between the two heterozygote classes of a gene. Imprinted genes are important in both the development of the placenta and the embryo, and we hypothesized that imprinted genes might be involved in female fertility traits. We therefore performed an association study for imprinted genes related to female fertility traits in two commercial pig populations. For this purpose, 309 SNPs in fifteen evolutionary conserved imprinted regions were genotyped on 689 and 1050 pigs from the two pig populations. A single SNP association study was used to detect additive, dominant and imprinting effects related to four reproduction traits; total number of piglets born, the number of piglets born alive, the total weight of the piglets born and the total weight of the piglets born alive. Several SNPs showed significant () additive and dominant effects and one SNP showed a significant imprinting effect. The SNP with a significant imprinting effect is closely linked to DIO3, a gene involved in thyroid metabolism. The imprinting effect of this SNP explained approximately 1.6% of the phenotypic variance, which corresponded to approximately 15.5% of the additive genetic variance. In the other population, the imprinting effect of this QTL was not significant (), but had a similar effect as in the first population. The results of this study indicate a possible association between the imprinted gene DIO3 and female fertility traits in pigs

Soft global constraints in constraint optimization and weighted constraint satisfaction.

Leung, Ka Lun.Thesis (M.Phil.)--Chinese University of Hong Kong, 2009.Includes bibliographical references (leaves 118-126).Abstract also in Chinese.Chapter 1 --- Introduction --- p.1Chapter 1.1 --- Constraint Satisfaction and Global Constraints --- p.3Chapter 1.2 --- Soft Constraints --- p.4Chapter 1.3 --- Motivation and Goal --- p.5Chapter 1.4 --- Outline of the Thesis --- p.6Chapter 2 --- Background --- p.8Chapter 2.1 --- Constraint Satisfaction Problems --- p.8Chapter 2.1.1 --- Backtracking Tree Search --- p.10Chapter 2.1.2 --- Local Consistency in CSP --- p.11Chapter 2.1.3 --- Constraint Optimization Problem --- p.16Chapter 2.2 --- Weighted Constraint Satisfaction --- p.21Chapter 2.2.1 --- Branch and Bound Search --- p.23Chapter 2.2.2 --- Local Consistency in WCSP --- p.26Chapter 2.3 --- Global Constraints --- p.35Chapter 2.4 --- Flow Theory --- p.37Chapter 3 --- Related Work --- p.39Chapter 3.1 --- Handling Soft Constraints in COPs --- p.39Chapter 3.2 --- Global Constraints --- p.40Chapter 3.2.1 --- Hard Global Constraints --- p.40Chapter 3.2.2 --- Soft Global Constraints --- p.41Chapter 3.3 --- Local Consistency in Weighted CSP --- p.42Chapter 4 --- “Soft as Hard´ح Approach --- p.44Chapter 4.1 --- The General “Soft as Hard´ح Approach --- p.44Chapter 4.2 --- Cost-based GAC --- p.49Chapter 4.3 --- Empirical Results --- p.53Chapter 5 --- Weighted CSP Approach --- p.55Chapter 5.1 --- Strong 0-Inverse Consistency --- p.55Chapter 5.1.1 --- 0-Inverse Consistency and Strong 0-Inverse Consistency --- p.56Chapter 5.1.2 --- Comparison with Other Consistencies --- p.62Chapter 5.2 --- Generalized Arc Consistency Star --- p.65Chapter 5.3 --- Full Directional Generalized Arc Consistency Star --- p.72Chapter 5.4 --- Generalizing EDAC* --- p.78Chapter 5.5 --- Implementation Issues --- p.87Chapter 6 --- Towards A Library of Efficient Soft Global Constraints --- p.90Chapter 6.1 --- The allDifferent Constraint --- p.91Chapter 6.1.1 --- All Interval Series --- p.93Chapter 6.1.2 --- Latin Square --- p.95Chapter 6.2 --- The GCC Constraint --- p.97Chapter 6.2.1 --- Latin Square --- p.100Chapter 6.2.2 --- Round Robin Tournament --- p.100Chapter 6.3 --- The Same Constraint --- p.102Chapter 6.3.1 --- Fair Scheduling --- p.104Chapter 6.3.2 --- People-Mission Scheduling --- p.105Chapter 6.4 --- The Regular Constraint --- p.106Chapter 6.4.1 --- Nurse Rostering Problem --- p.110Chapter 6.4.2 --- Modelling Stretch() Constraint --- p.111Chapter 6.5 --- Discussion --- p.113Chapter 7 --- Conclusion and Remarks --- p.115Chapter 7.1 --- Contributions --- p.115Chapter 7.2 --- Future Work --- p.117Bibliography --- p.11

Strong consistencies for weighted constraint satisfaction problems

Cette thèse se focalise sur l'étude de cohérences locales fortes afin de résoudre des problèmes d'optimisation sur des réseaux de fonctions de coûts (ou réseaux de contraintes pondérées). Ces méthodes fournissent le minorant nécessaire pour des approches de type "Séparation-Evaluation". Nous étudions dans un premier temps la cohérence d'Arc virtuelle (VAC), une des plus fortes cohérences d'arcs du domaine, qui est établie via l'établissement de la cohérence d'arc dure dans une séquence de réseaux de contraintes classiques. L'algorithme itératif pour établir VAC est amélioré via l'introduction d'une incrémentalité accrue, exploitant la cohérence d'arc dynamique. La nouvelle méthode est aussi capable de maintenir VAC efficacement pendant la recherche lorsque les réseaux de contraintes pondérées sont dynamiquement modifiés par les opérations de branchement. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à des cohérences de domaines plus fortes, inspirées de cohérences similaires dans les réseaux de contraintes classiques (cohérence de chemin inverse, réduite ou Max-réduite). Pour chaque cohérence dure, plusieurs cohérences souples ont été proposées pour les réseaux de contraintes pondérées. Les nouvelles cohérences fournissent un minorant plus fort que celui des cohérences d'arc souples en traitant les triplets de variables connectées deux à deux par des fonctions de coûts binaires. Dans cette thèse, nous étudions les propriétés des nouvelles cohérences, les implémentons et les testons sur une variété de problèmes.This thesis focuses on strong local consistencies for solving optimization problems in cost function networks (or weighted constraint networks). These methods provide the lower bound necessary for Branch-and-Bound search. We first study the Virtual arc consistency, one of the strongest soft arc consistencies, which is enforced by iteratively establishing hard arc consistency in a sequence of classical Constraint Networks. The algorithm enforcing VAC is improved by integrating the dynamic arc consistency to exploit its incremental behavior. The dynamic arc consistency also allows to improve VAC when maintained VAC during search by efficiently exploiting the changes caused by branching operations. Operations. Secondly, we are interested in stronger domain-based soft consistencies, inspired from similar consistencies in hard constraint networks (path inverse consistency, restricted or Max-restricted path consistencies). From each of these hard consistencies, many soft variants have been proposed for weighted constraint networks. The new consistencies provide lower bounds stronger than soft arc consistencies by processing triplets of variables connected two-by-two by binary cost functions. We have studied the properties of these new consistencies, implemented and tested them on a variety of problems

Décompositions fonctionnelles et structurelles dans les modèles graphiques probabilistes appliquées à la reconstruction d'haplotypes

Cette thèse s'articule autour de deux thèmes : la décomposition dans les modèles graphiques que sont, entre autres, les réseaux bayésiens et les réseaux de fonctions de coûts (WCSP) et la reconstruction d'haplotypes dans les pedigrees. Nous appliquons les techniques des WCSP pour traiter les réseaux bayésiens, en exploitant les propriétés structurelles et fonctionnelles, de manière exacte et approchée, des instances dans le cadre de l'inférence (ou d'un problème proche, celui de compter le nombre de solutions) et de l'optimisation. Nous définissons en particulier une décomposition de fonctions qui produit des fonctions portant sur un plus petit nombre de variables. Un exemple d'application en optimisation est la reconstruction d'haplotypes. Elle est essentielle pour une meilleure prédiction de la gravité de maladie ou pour comprendre des caractères physiques particuliers. La reconstruction d'haplotypes se modélise sous forme d'un réseau bayésien. La décomposition fonctionnelle permet de réduire ce réseau bayésien en un problème d'optimisation WCSP (Max-2SAT).This thesis is based on two topics : the decomposition in graphical models which are, among others, Bayesian networks and cost function networks (WCSP) and the haplotype reconstruction in pedigrees. We apply techniques of WCSP to treat Bayesian network. We exploit stuctural and fonctional properties, in an exact and approached methods. Particulary, we define a decomposition of function which produces functions with a smaller variable number. An application example in optimization is the haplotype reconstruction. It is essential for a best prediction of seriousness of disease or to understand particular physical characters. Haplotype reconstruction is represented with a Bayesian network. The functionnal decomposition allows to reduce this Bayesian network in an optimization problem WCSP (Max-2SAT)

Ordonnancement cumulatif avec dépassements de capacité (Contrainte globale et décompositions)

La programmation par contraintes est une approche intéressante pour traiter des problèmes d ordonnancement. En ordonnancement cumulatif, les activités sont définies par leur date de début, leur durée et la quantité de ressource nécessaire à leur exécution. La ressource totale disponible (la capacité) en chaque instant est fixe. La contrainte globale Cumulative modélise ce problème en programmation par contraintes. Dans de nombreux cas pratiques, la date limite de fin d un projet est fixée et ne peut être retardée. Dans ce cas, il n est pas toujours possible de trouver un ordonnancement des activités qui n engendre aucun dépassement de la capacité en ressource. On peut alors tolérer de relâcher la contrainte de capacité, dans une limite raisonnable, pour obtenir une solution. Nous proposons une nouvelle contrainte globale : la contrainte SoftCumulative qui étend la contrainte Cumulative pour prendre en compte ces dépassements de capacité. Nous illustrons son pouvoir de modélisation sur plusieurs problèmes pratiques, et présentons différents algorithmes de filtrage. Nous adaptons notamment les algorithmes de balayage et d Edge-Finding à la contrainte SoftCumulative. Nous montrons également que certains problèmes pratiques nécessitent d imposer des violations de capacité pour satisfaire des règles métiers, modélisées par des contraintes additionnelles. Nous présentons une procédure de filtrage originale pour traiter ces dépassements imposés. Nous complétons notre étude par une approche par décomposition. Enfin, nous testons et validons nos différentes techniques de résolution par une série d expériences.Constraint programming is an interesting approach to solve scheduling problems. In cumulative scheduling, activities are defined by their starting date, their duration and the amount of resource necessary for their execution. The total available resource at each point in time (the capacity) is fixed. In constraint programming, the Cumulative global constraint models this problem. In several practical cases, the deadline of theproject is fixed and can not be delayed. In this case, it is not always possible to find a schedule that does not lead to an overload of the resource capacity. It can be tolerated to relax the capacity constraint, in a reasonable limit, to obtain a solution. We propose a new global constraint : the SoftCumulative constraint that extends the Cumulative constraint to handle these overloads. We illustrate its modeling power on several practical problems, and we present various filtering algorithms. In particular, we adapt the sweep and Edge-Finding algorithms to the SoftCumulative constraint. We also show that some practical problems require to impose overloads to satisfy business rules, modelled by additional constraints. We present an original filtering procedure to deal with these imposed overloads. We complete our study by an approach by decomposition. At last, we test and validate our different resolution techniques through a series of experiments.NANTES-ENS Mines (441092314) / SudocSudocFranceF

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)