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

Approches par contraintes pour la planification et l’ordonnancement: méthodes, outils et applications

sansLes travaux présentés dans cette HDR relèvent du contrôle de systèmes à l'aide de techniques d'optimisation combinatoire. L'objectif visé d'un point de vue applicatif consiste à produire automatiquement des décisions pour des systèmes tels que des satellites, en prenant en compte les degrés de liberté disponibles, les contraintes à respecter (contraintes sur le temps, contraintes sur les ressources, contraintes sur l'état du système, contraintes opérationnelles...) et les objectifs à optimiser. D'un point de vue technique, les travaux effectués s'appuient sur le cadre de la programmation par contraintes pour définir de nouvelles méthodes de planification et d'ordonnancement capables de fournir des plans d'action pour des engins, dans des contextes pouvant faire intervenir des incertitudes sur certains paramètres de l'environnement, des exigences de décision en temps contraint, ou encore des aspects multi-agents. Les contributions réalisées ont successivement porté sur des modèles de type problèmes de satisfaction de contraintes dynamiques, sur des modèles de type automates basés contraintes, et enfin sur des techniques dites de recherche locale à base de contraintes. Les approches fouillées ont par ailleurs été ou bien des approches réactives, dans lesquelles un plan d'action est produit et réparé/reconstruit en cours de mission en fonction des conditions réelles rencontrées, ou bien des approches proactives, dans lesquelles une politique de décision directement utilisable dans plusieurs situations rencontrables à l'exécution est fournie, ou bien des approches mixtes, dans lesquelles des plans avec un certain degré de flexibilité sont générés. Des études plus fondamentales ont également été conduites en lien avec la problématique générale de la décision séquentielle en intelligence artificielle, avec des modélisations de l'incertitude de diverses natures (probabilistes, possibilistes, ensemblistes...) et avec éventuellement une utilisation de techniques dites de compilation de connaissances. Globalement, la démarche employée est une démarche qui part des applications rencontrées, ces dernières faisant souvent intervenir des spécifications complexes comme des aspects "time-dependent" ou des contraintes sur l'état continu d'un système. Pour ces applications, les algorithmes définis sont souvent des algorithmes de recherche gloutonne ou de recherche locale, aptes à fonctionner sur des problèmes de grande taille. Les solutions développées sont ensuite étendues pour aboutir à des méthodes et outils génériques applicables à une plus grande classe de problèmes

Multi-Robot Planning and Execution for an Exploration Mission: a Case Study

International audienceThis paper presents the first steps of the treatment of a real-world robotic scenario consisting in exploring a large area using several heterogeneous autonomous robots. Addressing this scenario requires combining several components at the planning and execution lev-els. First, the scenario needs to be well modeled in or-der for a planning algorithm to come up with a realistic solution. This implies modeling temporal and spatial synchronization of activities between robots, as well as computing the duration of move activities using a pre-cise terrain model. Then, in order to obtain a robust multi-agent executive layer, we need a robust hierarchi-cal plan scheme that helps identifying appropriate plan repairs when, despite the quality of the various models, failures or delays occur. Finally, we need various algo-rithmic tools in order to obtain flexible plans of good quality

Synthesis of plans or policies for controlling dynamic systems

International audienceTo be properly controlled, dynamic systems need plans or policies. Plans are sequences of actions to be performed, whereas policies associate an action to be performed with each possible system state. The model-based synthesis of plans or policies consists in producing them automatically starting from a model of the physical system to be controlled and from user requirements on the controlled system. This article is a survey of what exists and what has been done at ONERA for the automatic synthesis of plans or policies for the high-level control of dynamic systems

Planning Acquisitions for an Ocean Global Surveillance Mission.

In this paper, we present the problem of planning the acquisitions performed by a constellation of radar satellites in order to fulfil as well as possible an ocean global surveillance mission. Then, we describe the local search algorithm, inspired by large neighborhood search techniques and knapsack heuristics, that has been specifically designed and implemented to solve daily planning problem instances. We conclude with experiment reports and directions for further improvements

Building Flexible Download Plans for Agile Earth-Observing Satellites

International audienceWe consider the problem of downloading observa-tions for a next-generation agile Earth-observing satellite. The goal is to schedule file downloads during ground re-ception station visibility windows while minimizing infor-mation age and promoting the fair sharing of the satellite between users. It is a complex scheduling problem with constraints ranging from unsharable resources to time-dependent processing times. Usually, planning and sche-duling are done on the ground but in our case, data vo-lumes are unpredictable and we propose to share decision-making between the ground and the onboard software, which allows us to take decisions knowing the data vo-lume onboard while keeping a fair level of predictabi-lity on the ground. We develop several levels of flexibi-lity, a decision-making architecture and compare these ap-proaches on realistic scenarios

Allocation of Downlink Windows for a Constellation of Satellites

This paper considers the problem of allocation of downlink windows for a constellation of satellites whose mission is to perform a regular surveillance of ship movements over all the oceans. This surveillance is realized using both radar acquisitions of specific areas and acquisition flows continuously collected over the whole orbits. These acquisitions must be downloaded as quickly as possible, to reduce the so-called age of information and improve situation awareness on ground. The paper presents a mathematical modeling of the downlink windows allocation problem in this context, problem decomposition techniques that reduce complexity, and some first experiments on practical instances

Traiter la complexité à travers les techniques de contrôle avancées

International audienceThe control of complex dynamic systems, both in their behavior and in their mission, goes through the implementation of multi-loop control architectures based on information about the system internal state and from the environment, as well as on the mission plan state. This results in systems that are becoming increasingly autonomous, for which requirements in terms of safety and reliability, as well as expected performance, are increasingly high. Research works developed at ONERA in the field of control for autonomous systems cover all levels of the control architectures, which are basically structured with respect to temporal aspects, as well as the level of abstraction that they entail for the system dynamic. We will consider them in this paper by increasing level. We will discuss the advances achieved recently in the robust control techniques of uncertain dynamic systems generally implemented at the lower control level and we will discuss their extensions to consider input and output constraints, as well as the hybrid nature of most of the systems considered. To design "task" level control primitives that take place just above the previous control loops, we will introduce sensor-based robust and non-linear control techniques. These are based on information on the environment extracted from exteroceptive sensors, to adapt system behavior to uncertainties and perturbations. Multi-sensor and/or multi-objective controls will be discussed in this particular context. We will also present several recent results in the field of trajectory tracking based on visual navigation techniques in complex environments, which combine objectives and constraints within the same control architecture. We will discuss how model predictive control (MPC) techniques and advanced optimization techniques can be used for solving the resulting control problems. In addition, we will discuss several ongoing developments of these methods by exploiting distributed model predictive control techniques (DMPC) and predictive control of hybrid systems. Finally, integration with the control architectures at the upper level of reactive, predictive and distributed planning capabilities will be proposed to accommodate time constraints and uncertainties in decision.Le contrôle des systèmes dynamiques complexes (comportement et mission) passe par la mise en œuvre d'architectures de contrôle à boucles multiples, basées sur l'état du système, sur son environnement, ainsi que sur le plan de la mission.Il en résulte des systèmes dont l'autonomie est accrue et pour lesquels les exigences en termes de sécurité, fiabilité et performance sont de plus en plus élevées.Les travaux de recherche menés à l'ONERA dans le domaine des systèmes autonomes couvrent tous les niveaux de contrôle et sont structurés par les aspects temporels et le niveau d'abstraction de la dynamique du système.Nous allons les examiner en augmentant au fur et à mesure ce niveau d’abstraction.Nous présenterons les progrès réalisés récemment dans les techniques de contrôle des systèmes dynamiques incertains généralement mis en œuvre au niveau de la boucle de commande bas niveau. Nous présenterons des extensions récentes permettant de prendre en compte des contraintes sur les entrées et sorties, ainsi que la nature hybride des systèmes considérés.Afin de concevoir des primitives de contrôle de niveau «tâches» qui agissent juste au-dessus des boucles de régulation précédentes, nous allons introduire des techniques de commande robustes ou non linéaires. Celles-ci utilisent les informations sur l'environnement issues de capteurs extéroceptifs et permettent ainsi d’adapter le comportement du système aux incertitudes et aux perturbations. Des architectures de commande multi-capteurs et/ou multi-objectifs seront discutées dans ce contexte.Nous présenterons également plusieurs résultats récents dans le domaine du suivi des trajectoiresbasés sur la navigation visuelle dans des environnements complexes, qui permet d'inclure les objectifs et les contraintes dans la même architecture de contrôle. Nous verrons comment la commande prédictive (MPC) et des techniques d'optimisation avancées peuvent être combinées pour résoudre les problèmes de contrôle résultants. En outre, nous présenterons des développements en cours qui exploitent les techniques de commande prédictive distribuée (DMPC) et hybride.Enfin, nous discuterons de l'intégration dans les architectures de contrôle haut niveau qui demande des capacités de planification réactives, prédictives et réparties permettant de prendre en compte des contraintes temporelles et des problèmes de décision séquentielle dans l’incertain

Gestion du vidage de données satellite avec incertitude sur les volumes

International audienceLes satellites d'observation de la Terre sont des senseurs qui acquièrent des données, les compressent et les mémorisent à bord, puis les vident vers le sol. Du fait de l'utilisation d'algorithmes de compression de plus en plus sophistiqués, le volume de données résultant d'une acquisition est de moins en moins prédictible. Dans de telles conditions, planifier les activités de vidage du satellite hors-ligne au sol est de plus en plus problématique. Dans ce papier, nous rapportons les résultats d'une étude visant à évaluer le bénéfice d'une planification des activités de vidage à bord, quand le volume de données produit par chaque acquisition est connu. Le problème de vidage des données à résoudre à bord est un problème d'affectation et d'ordonnancement avec des ressources non partageables, des contraintes de précédence, des durées minimum dépendantes du temps et un critère d'optimisation complexe. La librairie générique InCELL est utilisée pour modéliser contraintes et critère, vérifier les contraintes non temporelles, propager les contraintes temporelles et évaluer le critère. Au dessus de cette librairie, des algorithmes de recherche gloutonne et locale ont été développés pour produire des plans de vidage, compte-tenu du temps et des ressources de calcul limités disponibles à bord