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Knowledge compilation for online decision-making : application to the control of autonomous systems = Compilation de connaissances pour la décision en ligne : application à la conduite de systÚmes autonomes
La conduite de systĂšmes autonomes nĂ©cessite de prendre des dĂ©cisions en fonction des observations et des objectifs courants : cela implique des tĂąches Ă effectuer en ligne, avec les moyens de calcul embarquĂ©s. Cependant, il s'agit gĂ©nĂ©ralement de tĂąches combinatoires, gourmandes en temps de calcul et en espace mĂ©moire. RĂ©aliser ces tĂąches intĂ©gralement en ligne dĂ©grade la rĂ©activitĂ© du systĂšme ; les rĂ©aliser intĂ©gralement hors ligne, en anticipant toutes les situations possibles, nuit Ă son embarquabilitĂ©. Les techniques de compilation de connaissances sont susceptibles d'apporter un compromis, en dĂ©portant au maximum l'effort de calcul avant la mise en situation du systĂšme. Ces techniques consistent Ă traduire un problĂšme dans un certain langage, fournissant une forme compilĂ©e de ce problĂšme, dont la rĂ©solution est facile et la taille aussi compacte que possible. La traduction peut ĂȘtre trĂšs longue, mais n'est effectuĂ©e qu'une seule fois, hors ligne. Il existe de nombreux langages-cible de compilation, notamment le langage des diagrammes de dĂ©cision binaires (BDDs), qui ont Ă©tĂ© utilisĂ©s avec succĂšs dans divers domaines (model-checking, configuration, planification).
L'objectif de la thÚse était d'étudier l'application de la compilation de connaissances à la conduite de systÚmes autonomes. Nous nous sommes intéressés à des problÚmes réels de planification, qui impliquent souvent des variables continues ou à grand domaine énuméré (temps ou mémoire par exemple). Nous avons orienté notre travail vers la recherche et l'étude de langages-cible de compilation assez expressifs pour permettre de représenter de tels problÚmes.Controlling autonomous systems requires to make decisions depending on current observations and objectives. This involves some tasks that must be executed online-with the embedded computational power only. However, these tasks are generally combinatory; their computation is long and requires a lot of memory space. Entirely executing them online thus compromises the system's reactivity. But entirely executing them offline, by anticipating every possible situation, can lead to a result too large to be embedded. A tradeoff can be provided by knowledge compilation techniques, which shift as much as possible of the computational effort before the system's launching. These techniques consists in a translation of a problem into some language, obtaining a compiled form of the problem, which is both easy to solve and as compact as possible. The translation step can be very long, but it is only executed once, and offline. There are numerous target compilation languages, among which the language of binary decision diagrams (BDDs), which have been successfully used in various domains of artificial intelligence, such as model-checking, configuration, or planning.
The objective of the thesis was to study how knowledge compilation could be applied to the control of autonomous systems. We focused on realistic planning problems, which often involve variables with continuous domains or large enumerated domains (such as time or memory space). We oriented our work towards the search for target compilation languages expressive enough to represent such problems
Compilation de CSP en Set-labeled Diagram
National audienceLa plupart des requĂȘtes associĂ©es aux CSPs sont NP-difficiles, et doivent pourtant parfois ĂȘtre exĂ©cutĂ©es en ligne et en temps limitĂ©. Dans ce cas, la rĂ©solution du CSP n'est pas assez efficace, voire impossible. Des structures ont Ă©tĂ© proposĂ©es, tels les MDDs, pour compiler les CSPs et rendre leur exploitation en ligne efficace. Les MDDs sont des DAGs orientĂ©s dont chaque nĆud reprĂ©sente l'assignation d'une variable ; l'ensemble des solutions d'un CSP correspond Ă l'ensemble des chemins du MDD correspondant. Dans cet article, nous Ă©tudions la relaxation de deux restrictions usuellement imposĂ©es aux MDDs, l'ordonnancement et la non-rĂ©pĂ©tition des variables, introduisant une structure de compilation nommĂ©e " set-labeled diagrams " (SDs). Un CSP peut ĂȘtre compilĂ© en SD en suivant la trace de l'arbre de recherche explorĂ© par un solveur de CSP. L'impact des restrictions susnommĂ©es peut ĂȘtre Ă©tudiĂ© en faisant varier les heuristiques utilisĂ©es par le solveur lors de la rĂ©solution
Compilation de connaissances pour la décision en ligne : application à la conduite de systÚmes autonomes
Controlling autonomous systems requires to make decisions depending on current observations and objectives. This involves some tasks that must be executed online--with the embedded computational power only. However, these tasks are generally combinatory; their computation is long and requires a lot of memory space. Entirely executing them online thus compromises the system's reactivity. But entirely executing them offline, by anticipating every possible situation, can lead to a result too large to be embedded. A tradeoff can be provided by knowledge compilation techniques, which shift as much as possible of the computational effort before the system's launching. These techniques consists in a translation of a problem into some language, obtaining a compiled form of the problem, which is both easy to solve and as compact as possible. The translation step can be very long, but it is only executed once, and offline. There are numerous target compilation languages, among which the language of binary decision diagrams (BDDs), which have been successfully used in various domains of artificial intelligence, such as model-checking, configuration, or planning. The objective of the thesis was to study how knowledge compilation could be applied to the control of autonomous systems. We focused on realistic planning problems, which often involve variables with continuous domains or large enumerated domains (such as time or memory space). We oriented our work towards the search for target compilation languages expressive enough to represent such problems. In a first part of the thesis, we present various aspects of knowledge compilation, as well as a state of the art of the application of compilation to planning. In a second part, we extend the BDD framework to real and enumerated variables, defining the interval automata (IAs) target language. We draw the compilation map of IAs and of some restrictions of IAs, that is, their succinctness properties and their efficiency with respect to elementary operations. We describe methods for compiling into IAs problems that are represented as continuous constraint networks. In a third part, we define the target language of set-labeled diagrams (SDs), another generalization of BDDs allowing the representation of discretized IAs. We draw the compilation map of SDs and of some restrictions of SDs, and describe a method for compiling into SDs problems expressed as discrete continuous networks. We experimentally show that using IAs and SDs for controlling autonomous systems is promising.La conduite de systĂšmes autonomes nĂ©cessite de prendre des dĂ©cisions en fonction des observations et des objectifs courants : cela implique des tĂąches Ă effectuer en ligne, avec les moyens de calcul embarquĂ©s. Cependant, il s'agit gĂ©nĂ©ralement de tĂąches combinatoires, gourmandes en temps de calcul et en espace mĂ©moire. RĂ©aliser ces tĂąches intĂ©gralement en ligne dĂ©grade la rĂ©activitĂ© du systĂšme ; les rĂ©aliser intĂ©gralement hors ligne, en anticipant toutes les situations possibles, nuit Ă son embarquabilitĂ©. Les techniques de compilation de connaissances sont susceptibles d'apporter un compromis, en dĂ©portant au maximum l'effort de calcul avant la mise en situation du systĂšme. Ces techniques consistent Ă traduire un problĂšme dans un certain langage, fournissant une forme compilĂ©e de ce problĂšme, dont la rĂ©solution est facile et la taille aussi compacte que possible. L'Ă©tape de traduction peut ĂȘtre trĂšs longue, mais elle n'est effectuĂ©e qu'une seule fois, hors ligne. Il existe de nombreux langages-cible de compilation, notamment le langage des diagrammes de dĂ©cision binaires (BDDs), qui ont Ă©tĂ© utilisĂ©s avec succĂšs dans divers domaines de l'intelligence artificielle, tels le model-checking, la configuration ou la planification. L'objectif de la thĂšse Ă©tait d'Ă©tudier l'application de la compilation de connaissances Ă la conduite de systĂšmes autonomes. Nous nous sommes intĂ©ressĂ©s Ă des problĂšmes rĂ©els de planification, qui impliquent souvent des variables continues ou Ă grand domaine Ă©numĂ©rĂ© (temps ou mĂ©moire par exemple). Nous avons orientĂ© notre travail vers la recherche et l'Ă©tude de langages-cible de compilation assez expressifs pour permettre de reprĂ©senter de tels problĂšmes. Dans la premiĂšre partie de la thĂšse, nous prĂ©sentons divers aspects de la compilation de connaissances ainsi qu'un Ă©tat de l'art de l'utilisation de la compilation dans le domaine de la planification. Dans une seconde partie, nous Ă©tendons le cadre des BDDs aux variables rĂ©elles et Ă©numĂ©rĂ©es, dĂ©finissant le langage-cible des " interval automata " (IAs). Nous Ă©tablissons la carte de compilation des IAs et de certaines restrictions des IAs, c'est-Ă -dire leurs propriĂ©tĂ©s de compacitĂ© et leur efficacitĂ© vis-Ă -vis d'opĂ©rations Ă©lĂ©mentaires. Nous dĂ©crivons des mĂ©thodes de compilation en IAs pour des problĂšmes exprimĂ©s sous forme de rĂ©seaux de contraintes continues. Dans une troisiĂšme partie, nous dĂ©finissons le langage-cible des " set-labeled diagrams " (SDs), une autre gĂ©nĂ©ralisation des BDDs, permettant de reprĂ©senter des IAs discrĂ©tisĂ©s. Nous Ă©tablissons la carte de compilation des SDs et de certaines restrictions des SDs, et dĂ©crivons une mĂ©thode de compilation de rĂ©seaux de contraintes discrets en SDs. Nous montrons expĂ©rimentalement que l'utilisation de IAs et de SDs pour la conduite de systĂšmes autonomes est prometteuse
Vers une carte de compilation pour des langages de représentation hétérogÚnes
National audienceLa carte de compilation introduite par Darwiche et Marquis sâappuie sur divers concepts (principalement ceux de requËete, transformation, expressivit Ìe et conci- sion) pour comparer la relative ad Ìequation des langages de repr Ìesentation `a certains probl`emes dâIA. Cependant,ce cadre est limit Ìe `a la comparaison de langages inter- pr Ìet Ìes de mani`ere homog`ene (les formules sont interpr Ìe- t Ìees comme des fonctions bool Ìeennes). Cela empËeche lacomparaison formelle entre des langages pourtant essen- tiellement proches, tels que ceux des OBDDs, MDDs et ADDs. Pour combler cette lacune, cet article pr Ìesente un cadre g Ìen Ìeralis Ìe dans lequel la comparaison formelle de langages de repr Ìesentation h Ìet Ìerog`enes devient fai-sable. En particulier, il explique comment les notions- clefs de requËete, transformation, expressivit Ìe et concision peuvent sâadapter au formalisme g Ìen Ìeralis Ì
Carte de compilation des diagrammes de décision ordonnés a valeurs réelles
National audienceValued decision diagrams (VDDs) are data structures that represent functions mapping variable-value assignments to non-negative real numbers. They prove useful to compile cost functions, utility functions, or probability distributions. While the complexity of some queries (notably optimization) and transformations (notably conditioning) on VDD languages has been known for some time, there remain many significant queries and transformations, such as the various kinds of cuts, marginalizations, and combinations, the complexity of which has not been identified so far. This paper contributes to filling this gap and completing previous results about the time and space efficiency of VDD languages, thus leading to a knowledge compilation map for real-valued functions. Our results show that many tasks that are hard on valued CSPs are actually tractable on VDDs.Les diagrammes de dĂ©cision valuĂ©s (VDDs) sont des structures de donnĂ©es reprĂ©sentant des fonctions Ă valeurs rĂ©elles positives. Ces structures sont utiles pour la compilation de fonctions de coĂ»t ou d'utilitĂ©, ou encore de distributions de probabilitĂ©s. Si la complexitĂ© de certaines requĂȘtes (comme l'optimisation) et de certaines transformations (comme le conditionnement) sur de tels langages est bien connue, il reste de nombreuses requĂȘtes et transformations importantes dont la complexitĂ© n'a pas encore Ă©tĂ© identifiĂ©e ; figurent parmi elles diffĂ©rents types de coupes, marginalisations, ou encore combinaisons. En Ă©tablissant une carte de compilation des diagrammes de dĂ©cision ordonnĂ©s Ă valeurs rĂ©elles, cet article contribue Ă combler ce manque. Nos rĂ©sultats montrent que beaucoup de tĂąches difficiles Ă partir de CSPs valuĂ©s sont traitables Ă partir de VDDs
Compilation de CSPs : carte de complexité des MDDs non-déterministes
National audienceLes CSPs fournissent un cadre puissant pour la reprĂ©sentation de problĂšmes trĂšs divers. La difficultĂ© est que la plupart des requĂȘtes associĂ©es aux CSPs sont NP-difficiles, mais doivent dans certains contextes ĂȘtre traitĂ©es « en ligne ». Câest pour cette raison que les diagrammes de dĂ©cision multivaluĂ©s (MDDs) ont Ă©tĂ© proposĂ©s pour la compilation de CSPs. Cet article dresse une carte de compilation des MDDs, dans lâesprit de la carte de la famille des NNFs de Darwiche et Marquis, en analysant les MDDs selon leur compacitĂ© et les requĂȘtes et transformations quâils supportent en temps polynomial. Les MDDs dĂ©terministes et ordonnĂ©s gĂ©nĂ©ralisant les diagrammes de dĂ©cision binaire ordonnes Ă des variables non-boolĂ©ennes, le fait que leurs propriĂ©tĂ©s soient similaires nâest pas surprenant. Cependant, notre Ă©tude met en avant lâintĂ©rĂȘt des MDDs ordonnes non dĂ©terministes : restreint aux variables boolĂ©ennes, ce fragment est strictement plus compact que ceux des OBDDs et des DNFs, et admet des performances proches de celles des DNNFs. La comparaison aux MDDs classiques montre que relĂącher la contrainte du dĂ©terminisme amĂ©liore la compacitĂ© et permet a plus de transformations dâĂȘtre supportĂ©es en temps polynomial. Des expĂ©riences sur des problĂšmes alĂ©atoires confirment le gain en compacitĂ©
Compiling CSPs: A Complexity Map of (Non-Deterministic) Multivalued Decision Diagrams
International audienceConstraint Satisfaction Problems (CSPs) offer a powerful framework for representing a great variety of problems. The difficulty is that most of the requests associated with CSPs are NP-hard. When these requests have to be addressed online, Multivalued Decision Diagrams (MDDs) have been proposed as a way to compile CSPs. In the present paper, we draw a compilation map of MDDs, in the spirit of the NNF compilation map, analyzing MDDs according to their succinctness and to their tractable transformations and queries. Deterministic ordered MDDs are a generalization of ordered binary decision diagrams to non-Boolean domains: unsurprisingly, they have similar capabilities. More interestingly, our study puts forward the interest of non-deterministic ordered MDDs: when restricted to Boolean domains, they capture OBDDs and DNFs as proper subsets and have performances close to those of DNNFs. The comparison to classical, deterministic MDDs shows that relaxing the determinism requirement leads to an increase in succinctness and allows more transformations to be satisfied in polynomial time (typically, the disjunctive ones). Experiments on random problems confirm the gain in succinctness
Temporal Sequences of Qualitative Information: Reasoning about the Topology of Constant-Size Moving Regions
International audienceRelying on the recently introduced multi-algebras, we present a general approach for reasoning about temporal sequences of qualitative information that is generally more efficient than existing techniques. Applying our approach to the specific case of sequences of topological information about constant-size regions, we show that the resulting formalism has a complete procedure for deciding consistency, and we identify its three maximal tractable sub-classes containing all basic relations
Actes des 18es Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle: RJCIA 2020
National audienc