Modélisation et résolution de problèmes de décision et d'optimisation hiérarchiques en utilisant des contraintes quantifiées

This thesis presents works in the research area of quantified constraint programming, which extends theconstraint programming framework by setting (existential and universal) quantifiers to the problem’s variables.This framework is theoretically expressive enough to model problems where an opponent or uncertainparameters are involved, under the form of Quantified Constraint Safisfaction Problems (QCSP).QCSPs suffer from a modeling difficulty that we solve by presenting an extension to this framework, in whichpossible moves for the principal agent and its opponent may be explicitely declared. Then, we describe realproblems using this extention, and discuss of its pros and cons against neighbour framework thar were createdto solve the same difficulty. Finally, we focus on quantifies optimization problems, and present a quantifiedoptimization framework thet allows the modeling of nonlinear multi-level problems.Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendantla programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ouuniversels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaireou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraintsatisfaction Problem).Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont estfrappée la programmation par contraintes quantifiées en introduisant une extension aux QCSP permettantd’expliciter les actions possibles de l’agent principal et de son adversaire. Puis, nous décrivons différentproblèmes grâce à ce formalisme, et discutons de la place de cette extension parmi les formalismes voisins créésen réponse à cette même difficulté de modélisation. Enfin, nous nous intéressons à la notion d’optimisationdans le cas des contraintes quantifiées, et apportons un formalisme d’optimisation de contraintes quantifiéespermettant d’exprimer des problèmes multi-niveaux non linéaires

Decision and hierarchical optimisation problem modeling and solving by use of quantified contraints

Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendantla programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ouuniversels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaireou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraintsatisfaction Problem).Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont estfrappée la programmation par contraintes quantifiées en introduisant une extension aux QCSP permettantd’expliciter les actions possibles de l’agent principal et de son adversaire. Puis, nous décrivons différentproblèmes grâce à ce formalisme, et discutons de la place de cette extension parmi les formalismes voisins créésen réponse à cette même difficulté de modélisation. Enfin, nous nous intéressons à la notion d’optimisationdans le cas des contraintes quantifiées, et apportons un formalisme d’optimisation de contraintes quantifiéespermettant d’exprimer des problèmes multi-niveaux non linéaires.This thesis presents works in the research area of quantified constraint programming, which extends theconstraint programming framework by setting (existential and universal) quantifiers to the problem’s variables.This framework is theoretically expressive enough to model problems where an opponent or uncertainparameters are involved, under the form of Quantified Constraint Safisfaction Problems (QCSP).QCSPs suffer from a modeling difficulty that we solve by presenting an extension to this framework, in whichpossible moves for the principal agent and its opponent may be explicitely declared. Then, we describe realproblems using this extention, and discuss of its pros and cons against neighbour framework thar were createdto solve the same difficulty. Finally, we focus on quantifies optimization problems, and present a quantifiedoptimization framework thet allows the modeling of nonlinear multi-level problems

QCSP non bloquants : un cas spécial de problèmes quantifiés

International audienceCe papier présente un cas spécial de QCSP+appelé QCSP+non bloquants, dans lesquels les restrictions posées sur les quantificateurs ne vident jamais le domaine d'une variable. Intuitivement, ces cas spéciaux correspondent à des jeux opposant deux adversaires dans lesquels il n'est pas possible de bloquer toute possibilité de mouvement d'un joueur. Nous présentons des techniques de résolution basées sur ce cas spécial, ainsi que des exemples de modèles non-bloquants

Modélisation et résolution de problèmes de décision et d'optimisation hiérarchiques en utilisant des contraintes quantifiées

Cette thèse s inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendantla programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ouuniversels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaireou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraintsatisfaction Problem).Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont estfrappée la programmation par contraintes quantifiées en introduisant une extension aux QCSP permettantd expliciter les actions possibles de l agent principal et de son adversaire. Puis, nous décrivons différentproblèmes grâce à ce formalisme, et discutons de la place de cette extension parmi les formalismes voisins créésen réponse à cette même difficulté de modélisation. Enfin, nous nous intéressons à la notion d optimisationdans le cas des contraintes quantifiées, et apportons un formalisme d optimisation de contraintes quantifiéespermettant d exprimer des problèmes multi-niveaux non linéaires.This thesis presents works in the research area of quantified constraint programming, which extends theconstraint programming framework by setting (existential and universal) quantifiers to the problem s variables.This framework is theoretically expressive enough to model problems where an opponent or uncertainparameters are involved, under the form of Quantified Constraint Safisfaction Problems (QCSP).QCSPs suffer from a modeling difficulty that we solve by presenting an extension to this framework, in whichpossible moves for the principal agent and its opponent may be explicitely declared. Then, we describe realproblems using this extention, and discuss of its pros and cons against neighbour framework thar were createdto solve the same difficulty. Finally, we focus on quantifies optimization problems, and present a quantifiedoptimization framework thet allows the modeling of nonlinear multi-level problems.ORLEANS-SCD-Bib. electronique (452349901) / SudocSudocFranceF

A Multithreaded solving algorithm for QCSP+

This paper presents some ideas about multi-threading QCSP solving procedures. We introduce a first draft of a multi-threaded algorithm for solving QCSP+ and give some work leads about parallel solving of quantified problems

18/07/2006 Problem Modeling and Solving in QCSP made Practical

Abstract. Quantified Constraint Satisfaction Problems (QCSPs) extend classical CSPs by allowing universally quantified variables. This is done by adding an alternating prefix of quantified variables to the set of constraints of a CSP. But this formulation is far from being intuitive from the modeling point of view because many problems make use of preconditions or guards that safely restrict the possible values of the variables. In this paper, we introduce a new language called QCSP+ which allows to express restricted quantification like in ”forall X, Y such that X> Y,... ” and we show that it can model many quantified problems more naturally than classical QCSPs. Formally, it amounts to handle a sequence of CSPs connected by an alternation of conjunction and disjunction. But in contrast with CSPs, disjunction reflects the intrinsic structure of quantified problems and allows to extract useful properties to prune the search space. Our solver has competitive performance over the state-of-the-art. In addition, it allows to reuse arithmetic and global constraints with their native propagator.

Extraction de Motifs sous Contraintes Quantifiées

National audienceAu cours des dernières années, des approches d'extraction de motifs en fouille de données utilisant la PPC on été proposées. Ces approches ont montré leur utilité pour modéliser de manière flexible une large panoplie de contraintes, notamment les contraintes portant sur plusieurs motifs. Néanmoins, ces approches se basent sur les CSPs où toutes les variables sont quantifiées existentiellement. Or certaines requêtes n-aires (requêtes portant sur plusieurs motifs) requièrent la quantification universelle pour être modélisées de manière concise et élégante, comme par exemple la requêtes peak (un motif est considéré comme pic si tous ses voisins ont une valeur, par rapport à une mesure, inférieure à un seuil donné). Nous proposons dans cet article un cadre générique permettant la modélisation et la résolution de problèmes d'extraction de motifs sous contraintes quantifiées

QCSP made practical by virtue of restricted quantification

The QCSP + language we introduce extends the framework of Quantified Constraint Satisfaction Problems (QCSPs) by enabling us to neatly express restricted quantifications via a chain of nested CSPs to be interpreted as alternately conjuncted and disjuncted. Restricted quantifiers turn out to be a convenient solution to the crippling modeling issues we encounter in QCSP and—surprisingly— they help to reuse propagation technology and to prune the search space. Our QCSP + solver—which also handles arithmetic and global constraints— exhibits state-of-the-art performances.