A Specific Quantifier Elimination for Inner Box Test in Distance Constraints with Uncertainties

This document presents a specific quantifier elimination algorithm for distance constraints with uncertainties represented by constraints with existentially quantified parameters. Generally, the solution set of this type of constraints has a non-null volume, and therefore an interval based solver that implements a branch and prune algorithm will bisect again and again the boxes included inside the solution set, leading to inefficient computation. This situation can be strongly improved using a test for detecting inner boxes. In this work, we show how interval arithmetics can be successfully used for building an inner box test in some types of constraints and how it can be combined with a quantifier elimination algorithm for handling constraints with existentially quantified parameters

Node Selection Heuristics Using the Upper Bound in Interval Branch and Bound

International audienceWe present in this article a new strategy for selecting the current node in an interval Branch and Bound algorithm for constrained global optimization. The standard best-first strategy selects the node with the lowest lower bound of the objective estimate. We propose in this article new node selection policies where an upper bound of each node/box is also taken into account. The good accuracy of this upper bound achieved by several operators leads to a good performance of the criterion. These new strategies obtain better experimental results than classical best-first search on difficult instances

IGC : Une nouvelle consistance partielle pour les CSPs continus

http://www710.univ-lyon1.fr/~csolnonDans cet article, nous proposons une nouvelle classe de consistances partielles sur les CSPs continus, jusque-là ignorée. Cette approche est motivée par le caractère infructueux des algorithmes de propagation de type AC3 conçus pour des problèmes discrets, et appliqués tels quels en domaine continu, c'est à dire avec la même notion de support (au sens des valeurs réelles). Nous donnons une nouvelle définition, celle de support-intervalle, coïncidant avec une autre abstraction du problème, et déclinons plusieurs propriétés des CSPs liées à cette définition. Nous montrons que seule l'une d'elles (IGC) semble exploitable, et qu'il est possible à partir de l'algorithme de base AC3 de l'obtenir, moyennant le recours à des ROBDD (reduced ordered binary decision diagrams), au lieu de simples intervalles, pour la représentation des domaines

Une nouvelle extension de fonctions aux intervalles basée sur le groupement d'occurrences

National audienceQuand une fonction f est monotone par rapport à une variable sur un domaine donné, il est bien connu que l'extension aux intervalles par monotonie de f calcule une image plus étroite que l'extension naturelle. Cet article présente une nouvelle extension aux intervalles d'une fonction f appelée regroupement d'occurrences et noté [f ]og . Quand f n'est pas monotone par rapport à une variable x sur un domaine donné [B], nous essayons de transformer f en une nouvelle fonction f og qui est monotone sur deux variables xa et xb , qui regroupent des occurrences de x de telle sorte que f og soit croissante par rapport à xa et décroissante par rapport à xb . [f ]og est l'extension aux intervalles par monotonie de f og et produit une image plus étroite que l'extension naturelle. Pour trouver un bon regroupement d'occurrences, nous proposons un programme liné́aire et un algorithme qui minimisent une surestimation du diamètre de l'image de [f ]og basé sur une forme de Taylor de f . Finalement, des expé́rimentations montrent les avantages de cette nouvelle extension lors de la résolution de systèmes d'é́quations

A PCA3 gene-based transcriptional amplification system targeting primary prostate cancer.

Targeting specifically primary prostate cancer (PCa) cells for immune therapy, gene therapy or molecular imaging is of high importance. The PCA3 long non-coding RNA is a unique PCa biomarker and oncogene that has been widely studied. This gene has been mainly exploited as an accurate diagnostic urine biomarker for PCa detection. In this study, the PCA3 promoter was introduced into a new transcriptional amplification system named the 3-Step Transcriptional Amplification System (PCA3-3STA) and cloned into type 5 adenovirus. PCA3-3STA activity was highly specific for PCa cells, ranging between 98.7- and 108.0-fold higher than that for benign primary prostate epithelial or non-PCa cells, respectively. In human PCa xenografts, PCA3-3STA displayed robust bioluminescent signals at levels that are sufficient to translate to positron emission tomography (PET)-based reporter imaging. Remarkably, when freshly isolated benign or cancerous prostate biopsies were infected with PCA3-3STA, the optical signal produced from primary PCa biopsies was significantly higher than from benign prostate biopsies (4.4-fold, p < 0.0001). PCA3-3STA therefore represents a PCa-specific expression system with the potential to target, with high accuracy, primary or metastatic PCa epithelial cells for imaging, vaccines, or gene therapy

Exploitation de la monotonie des fonctions dans la propagation de contraintes sur intervalles

National audienceWe propose a new interval constraint propagation algorithm, called MOnotonic Hull Consistency (Mohc), that exploits monotonicity of functions. The propagation is standard, but the Mohc-Revise procedure, used to filter/contract the variable domains w.r.t. an individual constraint, uses monotonic versions of the classical HC4- Revise and BoxNarrow procedures. Mohc-Revise appears to be the first adaptive revise procedure ever proposed in constraint programming. Also, when a function is monotonic w.r.t. every variable, Mohc-Revise is proven to compute the optimal/ sharpest box enclosing all the solutions of the corresponding constraint (hull consistency). Very promising experimental results suggest that Mohc has the potential to become an alternative to the state-of-the-art HC4 and Box algorithms

Generalized Interval Projection: A New Technique for Consistent Domain Extension

International audienceThis paper deals with systems of parametric equations over the reals, in the framework of interval constraint programming. As parameters vary within intervals, the solution set of a problem may have a non null volume. In these cases, an inner box (i.e., a box included in the solution set) instead of a single punctual solution is of particular interest, because it gives greater freedom for choosing a solution. Our approach is able to build an inner box for the problem starting with a single point solution, by consistently extending the domain of every variable. The key point is a new method called "generalized projection". The requirements are that each parameter must occur only once in the system, variable domains must be bounded, and each variable must occur only once in each constraint. Our extension is based on an extended algebraic structure of intervals called generalized intervals, where improper intervals are allowed (e.g. [1,0])

Choix de noeud dans un algorithme de Branch and Bound sur intervalles

International audienceNous présentons dans cet article de nouvelles stra-tégies de choix de noeud dans un algorithme de Branch and Bound sur intervalles pour l'optimisation globale sous contraintes. La stratégie standard en meilleur d'abord choisit le noeud qui a la plus petite borne infé-rieure de l'estimation de l'objectif dans le domaine cor-respondant. Nous proposons d'abord de nouvelles stra-tégies qui prennent aussi en compte la borne supérieure de l'estimation de l'objectif. Une bonne précision sur cette borne supérieure , obtenue par l'application de plu-sieurs opérateurs de contraction, permet d'obtenir plus rapidement de bonnes solutions réalisables et donc de meilleures performances. Nous proposons egalement une autre stratégie qui réalise un compromis entre diversification et intensification en plongeant demanì ere gloutonne dans des régions potentiellement réalisables a chaque noeud de la recherche en meilleur d'abord. Ces nouvelles stratégies obtiennent de meilleurs résultats expérimen-taux que la recherche en meilleur d'abord sur des instances difficiles d'optimisation globale sous contraintes. Abstract We present in this article new strategies for selecting nodes in interval Branch and Bound algorithms for constrained global optimization. The standard best-first strategy selects a node with the lowest lower bound of the objective estimate. We first propose new node selection policies where an upper bound of each node/box is also taken into account. The good accuracy of this upper bound achieved by several contracting operators leads to a good performance of the criterion. We propose another strategy that also makes a tradeoff between diversification and intensification by greedily diving into potential feasible regions at each node of the best-first search. These new strategies obtain better experimental results than classical best-first search on difficult constrained global optimization instances. * Ignacio Araya est financé en partie par le projet Fondecyt 11121366

Utilisation de sous-systèmes carrés et denses pour le filtrage de CSP numériques

International audienceNon disponibl

Un mouvement incrémental pour le problème du strip-packing

Alors qu'il est facile de maintenir la propriété BL lors de l'ajout d'un rectangle, ce maintien est plus coûteux après le retrait d'un rectangle. Cela rend difficile de concevoir des mouvements incrémentaux dans des métaheuristiques ou des algorithmes complets d'optimisation. Cet article explore la possibilité de violer la propriété BL. A la place, nous proposons de maintenir simplement un ensemble de "trous maximaux", ce qui permet l'ajout mais aussi le retrait incrémental de rectangles. Pour valider notre approche alternative, nous avons conçu un mouvement incrémental, qui maintient les trous maximaux, pour le problème du strip-packing, une variante du problème de placement de rectangles. Nous avons également utilisé des heuristiques initiales gloutonnes standard. et la métaheuristique {\tt ID~Walk} pour réaliser une recherche locale basée sur ce mouvement. Les résultats expérimentaux montrent que l'approche est compétitive avec les meilleurs algorithmes incomplets, plus spécialement avec les autres métaheuristiques (dotées de mécanismes pour sortir des mimima locaux)