Modèles en Îles Dynamiques

Dans ce papier, nous proposons un cadre de tra-vail pour les modèles en iles dont les topologies sont représentées par des graphes complets étiquetés. À chaque arc est associée une probabilité de migra- tion entre deux iles. Nous montrons ici comment faire évoluer ces probabilités dynamiquement au cours de la recherche en fonction de l’impact des dernières mi- grations, ce qui permet d’améliorer le paramétrage et l’efficacité des algorithmes génétiques et évolution- naires. Deux types d’application de ce cadre de travail sont détaillés ici : des modèles en iles auto-adaptatifs et des algorithmes évolutionnaires autonomes

Réduction et Encodage des Contraintes Ensemblistes en SAT

On the one hand, Constraint Satisfaction Problems(CSP) are a declarative and expressive approach for mo-deling problems. On the other hand, propositional sa-tisfiability problem (SAT) solvers can handle huge SATinstances up to millions of variables and clauses. In thisarticle, we present an approach for taking advantageof both CSP modeling and SAT solving. Our techniqueconsists in expressively modeling set constraint problemsas CSPs that are automatically treated by some reduc-tion rules to remove values that do not participate inany solution. These reduced CSPs are then encoded into”good” SAT instances that can be solved by standardSAT solvers. We illustrate our technique on various well-known problems such as Sudoku, the Social Golfer pro-blem, and the Sports Tournament Scheduling problem.Our technique is simpler, more expressive, and less error-prone than direct SAT modeling. The SAT instances thatwe automatically generate are rather small (even w.r.t.direct-written SAT instances for the Social Golfer pro-blem [18]) and can efficiently be solved up to huge ins-tances. Moreover, the reduction phase enables to pushback the limits and treat even bigger problems.D’un cˆot ́e, les probl`emes de satisfaction decontraintes (CSP) procurent une m ́ethode d ́eclarative etexpressive pour mod ́eliser les probl`emes. D’un autre cˆot ́e,les solveurs pour les probl`emes de satisfiabilit ́e de for-mules logique propositionnelle (SAT) peuvent manipulerdes instances ́enormes jusqu’`a des millions de clauses etvariables. Dans cet article, nous pr ́esentons une approcheb ́en ́eficiant de la mod ́elisation CSP et de la r ́esolutionSAT. Notre technique consiste `a mod ́eliser, de fa ̧con ex-pressive, des probl`emes de contraintes ensemblistes enen CSP qui sont ensuite automatiquement r ́eduits afinde retirer les valeurs des variables qui ne participent `aaucune solution. Ces CSPs r ́eduits sont ensuite encod ́esen de “bonnes” instances SAT qui peuvent ˆetre r ́esoluespar des solveurs SAT standards. Nous illustrons notretechnique par divers probl`emes standards : le Sudoku, leSocial Golfer Problem et le Sports Tournament Schedu-ling Problem.Notre technique est plus simple, plus expressive etmoins sensible aux erreurs qu’une mod ́elisation directeen SAT. De plus, les instances SAT automatiquementg ́en ́er ́ees sont g ́en ́eralement plus petites que celles direc-tement ́ecrite pour un probl`eme particulier (comme parexemple pour le Social Golfer Problem [18]) et peuventˆetre ́evalu ́ees efficacement mˆeme pour des instances ́enormes. Enfin, la phase de r ́eduction nous permet derepousser les limites et de traiter des probl`emes encoreplus gros

Autonomous Local Search Algorithms with Island Representation

The aim of this work is to use this dynamic island model to autonomously select local search operators within a classical evolutionary algorithm. In order to assess the relevance of this approach, we will use the model considering a population-based local search algorithm, with no crossover and where each island is associated to a particular local search operator. Here, contrary to recent works [6], the goal is not to forecast the most promising crossovers between individuals like in classical island models, but to detect at each time of the search the most relevant LS operators. This application constitutes an original approach in defining autonomous algorithms

Modélisation du Social Golfer en SAT via les contraintes ensemblistes

National audienc

Génération et contrôle autonomes d’opérateurs pour les algorithmes évolutionnaires

Les algorithmes évolutionnaires ont largement démontré leur utilité pour la résolution de problèmes combinatoires. Toutefois, leur utilisation pratique suppose de régler, d\u27une part, un certain nombre de paramètres fonctionnels et, d\u27autre part, de définir judicieusement les opérateurs qui seront utilisés pour la résolution. En effet, comme pour la majorité des méthodes métaheuristiques, les performances d\u27un algorithme évolutionnaire sont intrinséquement liées à sa capacité à correctement gérer l\u27équilibre entre l\u27exploitation et l\u27exploration de l\u27espace de recherche. Récemment, de nouvelles approches ont vu le jour pour rendre ces algorithmes plus autonomes, notamment en automatisant le réglage et/ou le contrôle de paramètres. Nous proposons ici une nouvelle méthode dont l\u27objectif est double: d\u27une part nous souhaitons contrôler dynamiquement le comportement des opérateurs au sein d\u27un algorithme génétique, à travers leurs probabilités d\u27application et, d\u27autre part, nous souhaitons gérer un ensemble important d\u27opérateurs potentiels, dont l\u27utilisateur ne connaît pas a priori les performances, de manière également automatisée. Grâce à un mécanisme d\u27évaluation de l\u27état de la recherche en cours et de récompenses et de pénalités, le système devra identifier les opérateurs efficaces au détriment de ceux qui le sont moins. nous expérimentons cette approche sur le problème SAT afin de démontrer qu\u27un algorithme autonome peut obtenir des performances similaires à celles d\u27un algorithme dédié, disposant d\u27opérateurs spécifiquement sélectionnés. Cette démarche vise finalement à libérer l\u27utilisateur de tâches fastidieuses de réglage et de l\u27expertise nécessaire à la conception d\u27algorithmes, souvent ad-hoc