Learning Qualitative Constraint Networks

Temporal and spatial reasoning is a fundamental task in artificial intelligence and its related areas including scheduling, planning and Geographic Information Systems (GIS). In these applications, we often deal with incomplete and qualitative information. In this regard, the symbolic representation of time and space using Qualitative Constraint Networks (QCNs) is therefore substantial. We propose a new algorithm for learning a QCN from a non expert. The learning process includes different cases where querying the user is an essential task. Here, membership queries are asked in order to elicit temporal or spatial relationships between pairs of temporal or spatial entities. During this acquisition process, constraint propagation through Path Consistency (PC) is performed in order to reduce the number of membership queries needed to reach the target QCN. We use the learning theory machinery to prove some limits on learning path consistent QCNs from queries. The time performances of our algorithm have been experimentally evaluated using different scenarios

Contribution à l'étude des techniques de propagation de contraintes symboliques et numériques pour le raisonnement temporel

Non disponible / Not availableLe but de ce travail est de fournir un modèle expressif de représentation des informations temporelles qualitatives et quantitatives indépendant de tout domaine d'application ainsi qu'un système de raisonnement capable de manipuler les informations représentées par ce modèle et fournir des résultats directement exploitables dans des délais de temps acceptables. Afin de répondre à ces besoins, nous avons défini un modèle qui généralise l'algèbre de Allen afin d'intégrer des informations métriques. L'objet temporel que nous manipulons est l'événement correspondant au couple (symbole [Phy], I) ou symbole [Phy] est une assertion logique atemporelle et I l'intervalle de temps durant lequel symbole [Phy] est vraie. Les informations symboliques sont traduites sous forme de disjonctions de relations de base définies par Allen permettant de situer deux événements temporels entre eux. Les informations numériques sont exprimées sous forme de domaines de variation attachés à chaque événement et permettant de situer ce dernier dans ou par rapport a un référentiel temporel. Le système de raisonnement que nous proposons, et permettant de résoudre des problèmes de contraintes temporelles symboliques et numériques représentés par notre modèle, est basé sur un algorithme de recherche de solutions avec retour arrière utilisant des algorithmes de consistance locale permettant de réduire la taille du problème à résoudre. Nous utilisons les algorithmes de consistance d'arcs sur les contraintes numériques et les algorithmes de consistance de chemins sur les contraintes symboliques. Afin d'améliorer les performances des algorithmes de consistance locale utilisés par notre algorithme général, nous avons introduit des heuristiques que nous avons définies en étudiant les propriétés des contraintes temporelle

Contribution à l'étude des techniques de propagation de contraintes symboliques et numériques pour le raisonnement temporel

Non disponible / Not availableLe but de ce travail est de fournir un modèle expressif de représentation des informations temporelles qualitatives et quantitatives indépendant de tout domaine d'application ainsi qu'un système de raisonnement capable de manipuler les informations représentées par ce modèle et fournir des résultats directement exploitables dans des délais de temps acceptables. Afin de répondre à ces besoins, nous avons défini un modèle qui généralise l'algèbre de Allen afin d'intégrer des informations métriques. L'objet temporel que nous manipulons est l'événement correspondant au couple (symbole [Phy], I) ou symbole [Phy] est une assertion logique atemporelle et I l'intervalle de temps durant lequel symbole [Phy] est vraie. Les informations symboliques sont traduites sous forme de disjonctions de relations de base définies par Allen permettant de situer deux événements temporels entre eux. Les informations numériques sont exprimées sous forme de domaines de variation attachés à chaque événement et permettant de situer ce dernier dans ou par rapport a un référentiel temporel. Le système de raisonnement que nous proposons, et permettant de résoudre des problèmes de contraintes temporelles symboliques et numériques représentés par notre modèle, est basé sur un algorithme de recherche de solutions avec retour arrière utilisant des algorithmes de consistance locale permettant de réduire la taille du problème à résoudre. Nous utilisons les algorithmes de consistance d'arcs sur les contraintes numériques et les algorithmes de consistance de chemins sur les contraintes symboliques. Afin d'améliorer les performances des algorithmes de consistance locale utilisés par notre algorithme général, nous avons introduit des heuristiques que nous avons définies en étudiant les propriétés des contraintes temporelle

Dynamic Path Consistency for Spatial Reasoning

International audienceDealing with spatial knowledge requires the consistency of spatial information. This consistency is usually enforced by constraint satisfaction techniques including constraint propagation through arc and path consistency. While theses techniques often assume that spatial information are static, this is in general not the case in the real world. Our goal is to propose an approach to maintain the consistency of spatial knowledge in a dynamic environment. To our best knowledge no work in spatial reasoning has addressed this issue. In this paper we use a spatial ontology called SpaceOntology to describe both objects and spatial relations namely topological and distance relations between these objects. Based on a dynamic path consistency algorithm, our proposed method maintains the consistency of spatial information after adding new instances of topological relations described by SpaceOntology of a given environment. In order to evaluate the performance of our dynamic path consistency method, we conducted several tests on instantiations of SpaceOntology in addition to randomly generated spatial constraint problems. The results of these tests demonstrate the efficiency of our method to deal with large size problems in a dynamic environmen

Extending Temporal Causal Graph For Diagnosis Problems

International audienceAbductive diagnosis (Brusoni et al. 1998) consists in finding explanations for given observations by using rules of inference based on the causal dependences of the system. Time is important for abductive diagnosis (Hamscher and Davis 1984), (Hamscher, Console, and Kleer 1992). There are few works in litterature handling temporal diagnosis (Kautz 1999). They differ in the expressiveness of the temporal knowledge. We propose a new approach for Temporal Diagnosis Problems. This approach is an extension of Bouzid and Ligeza's method for temporal diagnosis problems. In this latter work, the authors define a Temporal Causal Graph (TCG) where time delays are expressed as temporal instants. We extend the TCG by including two quantitative relations in order to handle temporal intervals. We call ExTCG this new model. Solving a temporal diagnosis problem represented by the ExTCG consists of finding all possible explanations. It is performed using a backtrack search algorithm

Extending Temporal Causal Graph For Diagnosis Problems

PosterInternational audienceAbductive diagnosis (Brusoni et al. 1998) consists in finding explanations for given observations by using rules of inference based on the causal dependences of the system. Time is important for abductive diagnosis (Hamscher and Davis 1984), (Hamscher, Console, and Kleer 1992). There are few works in litterature handling temporal diagnosis (Kautz 1999). They differ in the expressiveness of the temporal knowledge. We propose a new approach for Temporal Diagnosis Problems. This approach is an extension of Bouzid and Ligeza's method for temporal diagnosis problems. In this latter work, the authors define a Temporal Causal Graph (TCG) where time delays are expressed as temporal instants. We extend the TCG by including two quantitative relations in order to handle temporal intervals. We call ExTCG this new model. Solving a temporal diagnosis problem represented by the ExTCG consists of finding all possible explanations. It is performed using a backtrack search algorithm

Experimental Analysis of Numeric and Symbolic Constraint Satisfaction Techniques for Temporal Reasoning

Article dans revue scientifique avec comité de lecture.Many temporal applications like planning and scheduling can be viewed as special cases of numeric and symbolic temporal constraint satisfaction problem. We have developed a temporal model, TemPro, based on the interval algebra, to express such applications in terms of qualitative and quantitative temporal constraints. TemPro extends the interval algebra relations of Allen to handle numeric information. To solve a constraint satisfaction problem, different approaches have been developed. These approaches generally use constraint propagation to simplify the original problem, and backtracking to directly search for possible solutions. Constraint propagation can also be used during backtracking to improve the performance of the search. The objective of this paper is to assess different policies for checking if a TemPro network is consistent. The main question we want to answer is how much constraint propagation is useful for finding a single solution for a TemPro constraint graph. For this purpose, we have randomly generated large consistent networks for which arc and/or path consistency algorithms (AC-3, AC-7 and PC-2) were applied. The main result of this study is an optimal policy combining these algorithms either at the symbolic (Allen relation propagation) or at the numerical level