52 research outputs found
New schemes for simplifying binary constraint satisfaction problems
Finding a solution to a Constraint Satisfaction Problem (CSP) is known to be an NP-hard task. This has motivatedthe multitude of works that have been devoted to developing techniques that simplify CSP instances before or duringtheir resolution.The present work proposes rigidly enforced schemes for simplifying binary CSPs that allow the narrowing of valuedomains, either via value merging or via value suppression. The proposed schemes can be viewed as parametrizedgeneralizations of two widely studied CSP simplification techniques, namely, value merging and neighbourhoodsubstitutability. Besides, we show that both schemes may be strengthened in order to allow variable elimination,which may result in more significant simplifications. This work contributes also to the theory of tractable CSPs byidentifying a new tractable class of binary CSP
Sur une classe polynomiale relationnelle pour les CSP binaires
International audienceTrouver une solution à un probl ème de satisfaction de contraintes est en g én éral un probl ème NP-diffi cile. Ainsi, identifier une nouvelle classe polynomiale de CSP, en d'autres termes, une classe de probl èmes de satisfaction de contraintes pour lesquelles il existe une m éthode de réconnaissance et de r ésolution de complexit é polynomiale, constitue un axe de recherche fondamental dans l' étude des CSPs. Dans cet article, nous pr ésentons une nouvelle classe polynomiale relationnelle pour les CSPs binaires. Tout d'abord nous pr ésentons un nouvel op érateur ternaire que nous avons appel é mjx. Nous d écrivons ensuite les relations ferm ées par cet op érateur en proposant un algorithme d'identification de ces relations. Afin de r éduire la complexit é spatiale et temporelle des traitements, nous d éfinissons une nouvelle m éthode de stockage de ces relations qui permet de r éduire la complexit é de chemin consistance, ce dernier niveau de consistance étant suffi sant pour r ésoudre les instances de la classe propos ée
Indicateurs économiques et financiers: Positionnement de l’Economie Marocaine par rapport à 10 Pays
Dans le but d’avoir une vision globale de la compétitivité de l’économie marocaine, il nous a semblé nécessaire de ne pas se limiter à analyser la compétitivité à l’exportation, mais à élargir ce concept afin d’appréhender les facteurs qui sont derrière cette variable de résultat.
Cette approche globale ne peut se faire qu’à travers le positionnement de l’économie marocaine par rapport à un échantillon choisi de pays concurrents et partenaires. Dans un contexte de mondialisation de l’économie, les opérateurs économiques privés et publics ne focalisent plus leur attention uniquement sur les indicateurs des finances publiques, mais sur plusieurs indicateurs socio-économiques.
L’objet de la présente note est de positionner le Maroc suivant plusieurs indicateurs et par rapport à un échantillon de pays sur la moyenne de la période 1989-1994. Les données exploitées sont celles du FMI « Statistiques Financières Internationales ». Nous avons retenu dix pays : la Tunisie, la Turquie, la Grèce, le Portugal, l’Espagne, l’Italie, la Malaisie, la Thaïlande, le Chili et l’Argentine. Quatre groupes d’indicateurs ont été construits pour donner une image macro-économique de chaque pays : les indicateurs de structure économique, socio-économiques, des échanges extérieurs, financiers et monétaires, budgétaires et les indicateurs de vulnérabilité
Indicateurs économiques et financiers: Positionnement de l’Economie Marocaine par rapport à 10 Pays
Dans le but d’avoir une vision globale de la compétitivité de l’économie marocaine, il nous a semblé nécessaire de ne pas se limiter à analyser la compétitivité à l’exportation, mais à élargir ce concept afin d’appréhender les facteurs qui sont derrière cette variable de résultat.
Cette approche globale ne peut se faire qu’à travers le positionnement de l’économie marocaine par rapport à un échantillon choisi de pays concurrents et partenaires. Dans un contexte de mondialisation de l’économie, les opérateurs économiques privés et publics ne focalisent plus leur attention uniquement sur les indicateurs des finances publiques, mais sur plusieurs indicateurs socio-économiques.
L’objet de la présente note est de positionner le Maroc suivant plusieurs indicateurs et par rapport à un échantillon de pays sur la moyenne de la période 1989-1994. Les données exploitées sont celles du FMI « Statistiques Financières Internationales ». Nous avons retenu dix pays : la Tunisie, la Turquie, la Grèce, le Portugal, l’Espagne, l’Italie, la Malaisie, la Thaïlande, le Chili et l’Argentine. Quatre groupes d’indicateurs ont été construits pour donner une image macro-économique de chaque pays : les indicateurs de structure économique, socio-économiques, des échanges extérieurs, financiers et monétaires, budgétaires et les indicateurs de vulnérabilité
Psychosocial peer mediation as sustainable method for conflict prevention and management among refugee communities in Germany
Following the arrival of over 1.2 million refugees and asylum seekers since the 2015 European refugee crisis, Germany has faced enormous humanitarian and societal challenges, with direct implications for participatory peace-building efforts at the local community level. A multitude of postmigration stressors and high prevalence of mental health conditions among refugees contribute to the substantial burden of daily conflicts in refugee shelters and communities. Ongoing exposure to a conflict-prone environment, psychological distress and stigmatization among community members can severely impair the quality of life and aggravate existing health-related, socio-economic and integrational challenges. Previous research has demonstrated the feasibility of individual alternative dispute resolution (ADR) and mental health literacy (MHL) interventions in refugee settings. As interpersonal conflict and psychological well-being constitute mutually interdependent phenomena, integrated methodologies combining ADR with MHL may offer unique value to affected vulnerable populations. However, systemic implementation of such mechanisms in refugee shelters has remained largely unexplored. In recognition of this unmet need and as part of the nonprofit organization R3SOLUTE, we have developed a tailored educational curriculum directed at equipping refugees in shelters and their local neighbor citizens with peer mediation-based ADR and MHL skills. In this multidisciplinary bottom-up approach, termed psychosocial peer mediation (PPM), participants learn to effectively manage and prevent conflicts in their own communities. Based on our field experience with implementing PPM in numerous refugee shelters across Germany between 2018 and 2021, we here provide relevant practical insights and discuss best practices, with a focus on addressing existing challenges and opportunities in the field
Nonlinear mixture-wise expansion approach to underdetermined blind separation of nonnegative dependent sources
Underdetermined blind separation of nonnegative dependent sources consists in decomposing set of observed mixed signals into greater number of original nonnegative and dependent component (source) signals. That is an important problem for which very few algorithms exist. It is also practically relevant for contemporary metabolic profiling of biological samples, such as biomarker identification studies, where sources (a.k.a. pure components or analytes) are aimed to be extracted from mass spectra of complex multicomponent mixtures. This paper presents method for underdetermined blind separation of nonnegative dependent sources. The method performs nonlinear mixture-wise mapping of observed data in high-dimensional reproducible kernel Hilbert space (RKHS) of functions and sparseness constrained nonnegative matrix factorization (NMF) therein. Thus, original problem is converted into new one with increased number of mixtures, increased number of dependent sources and higher-order (error) terms generated by nonlinear mapping. Provided that amplitudes of original components are sparsely distributed, that is the case for mass spectra of analytes, sparseness constrained NMF in RKHS yields, with significant probability, improved accuracy relative to the case when the same NMF algorithm is performed on original problem. The method is exemplified on numerical and experimental examples related respectively to extraction of ten dependent components from five mixtures and to extraction of ten dependent analytes from mass spectra of two to five mixtures. Thereby, analytes mimic complexity of components expected to be found in biological samples
A join-based hybrid parameter for constraint satisfaction
We propose joinwidth, a new complexity parameter for the Constraint Satisfaction Problem (CSP). The definition of joinwidth is based on the arrangement of basic operations on relations (joins, projections, and pruning), which inherently reflects the steps required to solve the instance. We use joinwidth to obtain polynomial-time algorithms (if a corresponding decomposition is provided in the input) as well as fixed-parameter algorithms (if no such decomposition is provided) for solving the CSP.
Joinwidth is a hybrid parameter, as it takes both the graphical structure as well as the constraint relations that appear in the instance into account. It has, therefore, the potential to capture larger classes of tractable instances than purely structural parameters like hypertree width and the more general fractional hypertree width (fhtw). Indeed, we show that any class of instances of bounded fhtw also has bounded joinwidth, and that there exist classes of instances of bounded joinwidth and unbounded fhtw, so bounded joinwidth properly generalizes bounded fhtw. We further show that bounded joinwidth also properly generalizes several other known hybrid restrictions, such as fhtw with degree constraints and functional dependencies. In this sense, bounded joinwidth can be seen as a unifying principle that explains the tractability of several seemingly unrelated classes of CSP instances
Nonlinear mixture-wise expansion approach to underdetermined blind separation of nonnegative dependent sources
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