Des symétries locales de variables aux symétries globales

National audienceDans cet article, nous proposons de détecter automatiquement les symétries de variables pour les instances CSP en calculant au préalable pour chaque contrainte une partition mettant en valeur les variables dites localement symétriques. A partir de cette information qui peut être obtenue en temps polynomial, nous pouvons alors construire un graphe (appelé lsvgraphe) dont les automorphismes correspondent aux symétries de variables (globales). De manière intéressante, notre approche permet de nous abstraire de la représentation (extension, intention, globale) des contraintes, tandis que la taille des lsv-graphes reste linéaire en fonction de la somme des arités des contraintes. Pour éliminer les symétries de variables, une approche classique consiste à poster des contraintes d'ordre lexicographique. Nous proposons ici un nouvel algorithme qui établit GAC sur de telles contraintes. Celui-ci est simple à implanter, adapté aux solveurs génériques tout en étant capable de gérer des variables partagées. Les résultats expérimentaux obtenus montrent la robustesse de cette approche dans son ensemble : appliquée à de nombreuses séries de problèmes, un nombre plus important d'instances sont résolues tandis que le temps observé pour l'identification (et l'exploitation) des symétries est négligeable

Propagation des contraintes tables souples Etude pr eliminaire

National audienceWCSP is a framework that has attracted a lot of at- tention during the last decade. In particular, there have been many developments of ltering approaches based on the concept of soft local consistencies such as node consistency (NC), arc consistency (AC), full directio- nal arc consistency (FDAC), existential directional arc consistency (EDAC), virtual arc consistency (VAC) and optimal soft arc consistency (OSAC). Almost all algo- rithms related to these properties have been introduced for binary weighted constraint networks, and most of the conducted experiments typically include constraint networks involving only binary and ternary constraints. In this paper, we focus on extensional soft constraints of large arity. We propose an algorithm to lter such constraints and embed it in PFC-MRDAC.Durant ces dix derni ères ann ées, de nombreuses études ont ét és r éalis ées pour le cadre WCSP (Weighted Constraint Satisfaction Problem). En particulier, ont ét é propos ées de nombreuses techniques de filtrage bas ées sur le concept de coh érence locale souple telle que la co- h érence de n oeud, et surtout la coh érence d'arc souple. Toutefois, la plupart de ces algorithmes ont ét és intro- duits pour le cas des contraintes binaires, et la plupart des exp érimentations ont ét és men ées sur des r éseaux de contraintes comportant uniquement des contraintes binaires et/ou ternaires. Dans cet article, nous nous in- t eressons aux contraintes tables souples de grande arit é. Nous proposons un premier algorithme pour filtrer ces contraintes et nous l'int égrons a PFC-MRDAC

Recherche dirigée par le dernier conflit

Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche pour guider la recherche vers la source des conflits. Son principe est le suivant : après chaque conflit, la dernière variable assignée est sélectionnée en priorité tant que le réseau de contraintes est inconsistant. Ceci permet de découvrir la variable coupable la plus récente (i.e. à l'origine de l'échec) en remontant la branche courante de la feuille vers la racine de l'arbre de recherche. Autrement dit, l'heuristique de choix de variables est violée jusqu'au moment où un retour-arrière sur la variable coupable est effectué et que l'on découvre une valeur singleton consistante. En conséquence, ce type de raisonnement, qui représente un moyen original d'éviter le thrashing, peut facilement être intégré à de nombreux algorithmes de recherche. Les expérimentations effectuées sur un large éventail d'instances démontrent l'efficacité de cette approche

Tables de transposition pour la satisfaction de contraintes

Dans ce papier, nous proposons une approche basée sur la reconnaissance d'états dans le cadre de la résolution du problème de satisfaction de contraintes (CSP). L'idée principale consiste en la mémorisation d'états pendant la recherche de manière à prévenir la résolution de sous-réseaux similaires. Les techniques classiques évitent la réapparition de conflits précédemment rencontrés en enregistrant des ensembles conflits (conflict sets). Ceci contraste avec notre approche basée sur les états qui mémorise des sous-réseaux déjà explorés, c'est à dire une photographie de certains domaines sélectionnés. Ces informations sont ensuite exploitées pour éviter soit le parcours d'états in consistants, soit de recalculer l'ensemble des solutions de ces sous-réseaux. Les deux approches présentent une certaine complémentarité : en effet différents états peuvent être évités à partir d'une même instantiation partielle ou ensemble conflits tandis que différentes instantiations partielles peuvent mener à un même état qui n'a besoin d'être exploré qu'une seule fois. De plus notre méthode permet de détecter et casser dynamiquement certaines formes de symétries (notamment l'interchangeabilité au voisinage). Les résultats expérimentaux obtenus laissent entrevoir des perspectives promette uses pour la recherche basée sur les états

General Game Playing with Stochastic CSP - one page abstract

This paper has been published in Constraints 21, the Journal Fast Track issue of CP’1

General Game Playing with Stochastic CSP

selected for Journal Publication Fast Track in CP'15International audienc

Reasoning from Last Conflict(s) in Constraint Programming

International audienceConstraint programming is a popular paradigm to deal with combinatorial problems in arti cial intelligence. Backtracking algorithms, applied to constraint networks, are commonly used but su er from thrashing, i.e. the fact of repeatedly exploring similar subtrees during search. An extensive literature has been devoted to prevent thrashing, often classi ed into look-ahead (constraint propagation and search heuristics) and look-back (intelligent backtracking and learning) approaches. In this paper, we present an original look-ahead approach that allows to guide backtrack search toward sources of conicts and, as a side e ect, to obtain a behavior similar to a backjumping technique. The principle is the following: after each conict, the last assigned variable is selected in priority, so long as the constraint network cannot be made consistent. This allows us to find, following the current partial instantiation from the leaf to the root of the search tree, the culprit decision that prevents the last variable from being assigned. This way of reasoning can easily be grafted to many variations of backtracking algorithms and represents an original mechanism to reduce thrashing. Moreover, we show that this approach can be generalized so as to collect a (small) set of incompatible variables that are together responsible for the last conict. Experiments over a wide range of benchmarks demonstrate the e ectiveness of this approach in both constraint satisfaction and automated arti cial intelligence planning