Le formalisme " Problème de Satisfaction de Contraintes " (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem) peut être considéré comme un langage de représentation formelle qui couvre l'ensemble des problèmes dont la modélisation fait intervenir des contraintes. L'intérêt de ce formalisme réside dans l'exploitation de la généricité d'algorithmes de résolution puissants mais également dans la performance d'algorithmes dédiés à des problèmes particuliers. Dans ce travail de thèse, nous étudions la résolution de CSP par des méthodes de recherche arborescente basées sur la notion de " divergence ". Dans ce cadre, nous proposons de nouveaux mécanismes d'amélioration des méthodes de recherche générales qui exploitent les échecs rencontrés pendant la résolution, en adoptant des heuristiques de pondération des variables et des valeurs. Nous proposons également d'autres techniques spécifiques aux méthodes à base de divergences qui conditionnent l'exploration de l'arbre de recherche développé, notamment la restriction des divergences, les différents modes de comptage ainsi que le positionnement des divergences. Ces propositions sont validées par des expérimentations numériques menées sur des problèmes de satisfaction de contraintes aléatoires (tirés de contextes réels) ainsi que des problèmes d'optimisation. Des comparaisons sont effectuées entre variantes de méthodes à divergences intégrant différentes combinaisons parmi les améliorations étudiées et d'autres méthodes connues pour leur performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00538672 |
| Date | 09 October 2010 |
| Creators | Karaoui, Wafa |
| Publisher | INSA de Toulouse |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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