Knowledge compilation for online decision-making : application to the control of autonomous systems = Compilation de connaissances pour la décision en ligne : application à la conduite de systèmes autonomes

La conduite de systèmes autonomes nécessite de prendre des décisions en fonction des observations et des objectifs courants : cela implique des tâches à effectuer en ligne, avec les moyens de calcul embarqués. Cependant, il s'agit généralement de tâches combinatoires, gourmandes en temps de calcul et en espace mémoire. Réaliser ces tâches intégralement en ligne dégrade la réactivité du système ; les réaliser intégralement hors ligne, en anticipant toutes les situations possibles, nuit à son embarquabilité. Les techniques de compilation de connaissances sont susceptibles d'apporter un compromis, en déportant au maximum l'effort de calcul avant la mise en situation du système. Ces techniques consistent à traduire un problème dans un certain langage, fournissant une forme compilée de ce problème, dont la résolution est facile et la taille aussi compacte que possible. La traduction peut être très longue, mais n'est effectuée qu'une seule fois, hors ligne. Il existe de nombreux langages-cible de compilation, notamment le langage des diagrammes de décision binaires (BDDs), qui ont été utilisés avec succès dans divers domaines (model-checking, configuration, planification). L'objectif de la thèse était d'étudier l'application de la compilation de connaissances à la conduite de systèmes autonomes. Nous nous sommes intéressés à des problèmes réels de planification, qui impliquent souvent des variables continues ou à grand domaine énuméré (temps ou mémoire par exemple). Nous avons orienté notre travail vers la recherche et l'étude de langages-cible de compilation assez expressifs pour permettre de représenter de tels problèmes.Controlling autonomous systems requires to make decisions depending on current observations and objectives. This involves some tasks that must be executed online-with the embedded computational power only. However, these tasks are generally combinatory; their computation is long and requires a lot of memory space. Entirely executing them online thus compromises the system's reactivity. But entirely executing them offline, by anticipating every possible situation, can lead to a result too large to be embedded. A tradeoff can be provided by knowledge compilation techniques, which shift as much as possible of the computational effort before the system's launching. These techniques consists in a translation of a problem into some language, obtaining a compiled form of the problem, which is both easy to solve and as compact as possible. The translation step can be very long, but it is only executed once, and offline. There are numerous target compilation languages, among which the language of binary decision diagrams (BDDs), which have been successfully used in various domains of artificial intelligence, such as model-checking, configuration, or planning. The objective of the thesis was to study how knowledge compilation could be applied to the control of autonomous systems. We focused on realistic planning problems, which often involve variables with continuous domains or large enumerated domains (such as time or memory space). We oriented our work towards the search for target compilation languages expressive enough to represent such problems

Compilation de CSP en Set-labeled Diagram

National audienceLa plupart des requêtes associées aux CSPs sont NP-difficiles, et doivent pourtant parfois être exécutées en ligne et en temps limité. Dans ce cas, la résolution du CSP n'est pas assez efficace, voire impossible. Des structures ont été proposées, tels les MDDs, pour compiler les CSPs et rendre leur exploitation en ligne efficace. Les MDDs sont des DAGs orientés dont chaque nœud représente l'assignation d'une variable ; l'ensemble des solutions d'un CSP correspond à l'ensemble des chemins du MDD correspondant. Dans cet article, nous étudions la relaxation de deux restrictions usuellement imposées aux MDDs, l'ordonnancement et la non-répétition des variables, introduisant une structure de compilation nommée " set-labeled diagrams " (SDs). Un CSP peut être compilé en SD en suivant la trace de l'arbre de recherche exploré par un solveur de CSP. L'impact des restrictions susnommées peut être étudié en faisant varier les heuristiques utilisées par le solveur lors de la résolution

Compilation de connaissances pour la décision en ligne : application à la conduite de systèmes autonomes

Controlling autonomous systems requires to make decisions depending on current observations and objectives. This involves some tasks that must be executed online--with the embedded computational power only. However, these tasks are generally combinatory; their computation is long and requires a lot of memory space. Entirely executing them online thus compromises the system's reactivity. But entirely executing them offline, by anticipating every possible situation, can lead to a result too large to be embedded. A tradeoff can be provided by knowledge compilation techniques, which shift as much as possible of the computational effort before the system's launching. These techniques consists in a translation of a problem into some language, obtaining a compiled form of the problem, which is both easy to solve and as compact as possible. The translation step can be very long, but it is only executed once, and offline. There are numerous target compilation languages, among which the language of binary decision diagrams (BDDs), which have been successfully used in various domains of artificial intelligence, such as model-checking, configuration, or planning. The objective of the thesis was to study how knowledge compilation could be applied to the control of autonomous systems. We focused on realistic planning problems, which often involve variables with continuous domains or large enumerated domains (such as time or memory space). We oriented our work towards the search for target compilation languages expressive enough to represent such problems. In a first part of the thesis, we present various aspects of knowledge compilation, as well as a state of the art of the application of compilation to planning. In a second part, we extend the BDD framework to real and enumerated variables, defining the interval automata (IAs) target language. We draw the compilation map of IAs and of some restrictions of IAs, that is, their succinctness properties and their efficiency with respect to elementary operations. We describe methods for compiling into IAs problems that are represented as continuous constraint networks. In a third part, we define the target language of set-labeled diagrams (SDs), another generalization of BDDs allowing the representation of discretized IAs. We draw the compilation map of SDs and of some restrictions of SDs, and describe a method for compiling into SDs problems expressed as discrete continuous networks. We experimentally show that using IAs and SDs for controlling autonomous systems is promising.La conduite de systèmes autonomes nécessite de prendre des décisions en fonction des observations et des objectifs courants : cela implique des tâches à effectuer en ligne, avec les moyens de calcul embarqués. Cependant, il s'agit généralement de tâches combinatoires, gourmandes en temps de calcul et en espace mémoire. Réaliser ces tâches intégralement en ligne dégrade la réactivité du système ; les réaliser intégralement hors ligne, en anticipant toutes les situations possibles, nuit à son embarquabilité. Les techniques de compilation de connaissances sont susceptibles d'apporter un compromis, en déportant au maximum l'effort de calcul avant la mise en situation du système. Ces techniques consistent à traduire un problème dans un certain langage, fournissant une forme compilée de ce problème, dont la résolution est facile et la taille aussi compacte que possible. L'étape de traduction peut être très longue, mais elle n'est effectuée qu'une seule fois, hors ligne. Il existe de nombreux langages-cible de compilation, notamment le langage des diagrammes de décision binaires (BDDs), qui ont été utilisés avec succès dans divers domaines de l'intelligence artificielle, tels le model-checking, la configuration ou la planification. L'objectif de la thèse était d'étudier l'application de la compilation de connaissances à la conduite de systèmes autonomes. Nous nous sommes intéressés à des problèmes réels de planification, qui impliquent souvent des variables continues ou à grand domaine énuméré (temps ou mémoire par exemple). Nous avons orienté notre travail vers la recherche et l'étude de langages-cible de compilation assez expressifs pour permettre de représenter de tels problèmes. Dans la première partie de la thèse, nous présentons divers aspects de la compilation de connaissances ainsi qu'un état de l'art de l'utilisation de la compilation dans le domaine de la planification. Dans une seconde partie, nous étendons le cadre des BDDs aux variables réelles et énumérées, définissant le langage-cible des " interval automata " (IAs). Nous établissons la carte de compilation des IAs et de certaines restrictions des IAs, c'est-à-dire leurs propriétés de compacité et leur efficacité vis-à-vis d'opérations élémentaires. Nous décrivons des méthodes de compilation en IAs pour des problèmes exprimés sous forme de réseaux de contraintes continues. Dans une troisième partie, nous définissons le langage-cible des " set-labeled diagrams " (SDs), une autre généralisation des BDDs, permettant de représenter des IAs discrétisés. Nous établissons la carte de compilation des SDs et de certaines restrictions des SDs, et décrivons une méthode de compilation de réseaux de contraintes discrets en SDs. Nous montrons expérimentalement que l'utilisation de IAs et de SDs pour la conduite de systèmes autonomes est prometteuse

Vers une carte de compilation pour des langages de représentation hétérogènes

National audienceLa carte de compilation introduite par Darwiche et Marquis s’appuie sur divers concepts (principalement ceux de requˆete, transformation, expressivit ́e et conci- sion) pour comparer la relative ad ́equation des langages de repr ́esentation `a certains probl`emes d’IA. Cependant,ce cadre est limit ́e `a la comparaison de langages inter- pr ́et ́es de mani`ere homog`ene (les formules sont interpr ́e- t ́ees comme des fonctions bool ́eennes). Cela empˆeche lacomparaison formelle entre des langages pourtant essen- tiellement proches, tels que ceux des OBDDs, MDDs et ADDs. Pour combler cette lacune, cet article pr ́esente un cadre g ́en ́eralis ́e dans lequel la comparaison formelle de langages de repr ́esentation h ́et ́erog`enes devient fai-sable. En particulier, il explique comment les notions- clefs de requˆete, transformation, expressivit ́e et concision peuvent s’adapter au formalisme g ́en ́eralis ́

Carte de compilation des diagrammes de décision ordonnés a valeurs réelles

National audienceValued decision diagrams (VDDs) are data structures that represent functions mapping variable-value assignments to non-negative real numbers. They prove useful to compile cost functions, utility functions, or probability distributions. While the complexity of some queries (notably optimization) and transformations (notably conditioning) on VDD languages has been known for some time, there remain many significant queries and transformations, such as the various kinds of cuts, marginalizations, and combinations, the complexity of which has not been identified so far. This paper contributes to filling this gap and completing previous results about the time and space efficiency of VDD languages, thus leading to a knowledge compilation map for real-valued functions. Our results show that many tasks that are hard on valued CSPs are actually tractable on VDDs.Les diagrammes de décision valués (VDDs) sont des structures de données représentant des fonctions à valeurs réelles positives. Ces structures sont utiles pour la compilation de fonctions de coût ou d'utilité, ou encore de distributions de probabilités. Si la complexité de certaines requêtes (comme l'optimisation) et de certaines transformations (comme le conditionnement) sur de tels langages est bien connue, il reste de nombreuses requêtes et transformations importantes dont la complexité n'a pas encore été identifiée ; figurent parmi elles différents types de coupes, marginalisations, ou encore combinaisons. En établissant une carte de compilation des diagrammes de décision ordonnés à valeurs réelles, cet article contribue à combler ce manque. Nos résultats montrent que beaucoup de tâches difficiles à partir de CSPs valués sont traitables à partir de VDDs

Compilation de CSPs : carte de complexité des MDDs non-déterministes

National audienceLes CSPs fournissent un cadre puissant pour la représentation de problèmes très divers. La difficulté est que la plupart des requêtes associées aux CSPs sont NP-difficiles, mais doivent dans certains contextes être traitées « en ligne ». C’est pour cette raison que les diagrammes de décision multivalués (MDDs) ont été proposés pour la compilation de CSPs. Cet article dresse une carte de compilation des MDDs, dans l’esprit de la carte de la famille des NNFs de Darwiche et Marquis, en analysant les MDDs selon leur compacité et les requêtes et transformations qu’ils supportent en temps polynomial. Les MDDs déterministes et ordonnés généralisant les diagrammes de décision binaire ordonnes à des variables non-booléennes, le fait que leurs propriétés soient similaires n’est pas surprenant. Cependant, notre étude met en avant l’intérêt des MDDs ordonnes non déterministes : restreint aux variables booléennes, ce fragment est strictement plus compact que ceux des OBDDs et des DNFs, et admet des performances proches de celles des DNNFs. La comparaison aux MDDs classiques montre que relâcher la contrainte du déterminisme améliore la compacité et permet a plus de transformations d’être supportées en temps polynomial. Des expériences sur des problèmes aléatoires confirment le gain en compacité

Compiling CSPs: A Complexity Map of (Non-Deterministic) Multivalued Decision Diagrams

International audienceConstraint Satisfaction Problems (CSPs) offer a powerful framework for representing a great variety of problems. The difficulty is that most of the requests associated with CSPs are NP-hard. When these requests have to be addressed online, Multivalued Decision Diagrams (MDDs) have been proposed as a way to compile CSPs. In the present paper, we draw a compilation map of MDDs, in the spirit of the NNF compilation map, analyzing MDDs according to their succinctness and to their tractable transformations and queries. Deterministic ordered MDDs are a generalization of ordered binary decision diagrams to non-Boolean domains: unsurprisingly, they have similar capabilities. More interestingly, our study puts forward the interest of non-deterministic ordered MDDs: when restricted to Boolean domains, they capture OBDDs and DNFs as proper subsets and have performances close to those of DNNFs. The comparison to classical, deterministic MDDs shows that relaxing the determinism requirement leads to an increase in succinctness and allows more transformations to be satisfied in polynomial time (typically, the disjunctive ones). Experiments on random problems confirm the gain in succinctness

Temporal Sequences of Qualitative Information: Reasoning about the Topology of Constant-Size Moving Regions

International audienceRelying on the recently introduced multi-algebras, we present a general approach for reasoning about temporal sequences of qualitative information that is generally more efficient than existing techniques. Applying our approach to the specific case of sequences of topological information about constant-size regions, we show that the resulting formalism has a complete procedure for deciding consistency, and we identify its three maximal tractable sub-classes containing all basic relations

Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020

National audienc

Représentations efficaces pour la logique modale S5 *

National audienceCet article examine l'effacité de plusieurs représen-tations des formules subjectives de la logique modale de la connaissance, S5, et plus généralement des ensembles d'ensembles d'instanciations propositionnelles. L'une des motivations de ce travail est la planification contingente, pour laquelle de nombreuses approches s'appuient sur de telles formules, et pourraient manifestement tirer parti de représentations efficaces. Nous etudions le langage S5-DNF introduit par Bienvenu et al., ainsi qu'une va-riante naturelle de ce langage, qui utilise des diagrammes de décision binaires au niveau propositionnel. Nous intro-duisons de plus un autre langage, celui des diagrammes epistémiques partitionnants , qui fournit des représen-tations plus compactes. Les trois langages sont comparés d'un point de vue théorique , dans le cadre de la compilation de connaissances, et d'un point de vue expérimen-tal. Cetté etudé eclaire les avantages et inconvénients de chaque représentation en théorie comme en pratique