Le présent article porte sur la résolution exacte du problème de satisfaction maximale de contraintes (Max- CSP). La résolution du Max-CSP est généralement effectuée à l'aide d'algorithmes de type branch and bound. L'efficacité de ces algorithmes dépend étroitement de la borne inférieure de la valeur du Max-CSP qu'ils utilisent au cours de la recherche. Les bornes inférieures pour le Max-CSP se basent, en général, sur le concept d'arc consistance (AC). Nous présentons ici un mécanisme d'inférences d'inconsistance entre valeurs dans le but d'augmenter les valeurs des bornes inférieures basées sur l'AC. Ceci est eectué en détectant les inconsis- tances ignorées par les compteurs d'arc-inconsistance dirigée dac. L'inférence d'inconsistances po...
En théorie de la décision, des approches, basées sur la résolution des versions min-max (regret) de ...
National audienceEn programmation par contraintes, l'efficacité des solveurs est principalement due ...
International audienceLa décomposition de Benders - ou décomposition par les variables - consiste à ...
National audienceL'objectif du problème Max-CSP (Maximal Constraint Satisfaction Problem) est de tro...
National audienceLe calcul de la borne inférieure (LB) pour les solveurs Max-SAT basés sur la méthod...
National audienceLes problèmes sur-contraints ont été largement étudiés dans les années 90, et notam...
National audienceLa singleton consistance d'arc (SAC) permet de filtrer bien plus que la consistance...
International audienceAdapter une réfutation par résolution en max-réfutation sans en augmenter cons...
National audienceDans cet article, nous proposons deux nouvelles sémantiques de violation pour la co...
National audienceL'optimisation d'une combinaison de fonctions de coût définies sur des variables di...
Déterminer si un problème de satisfaction de contraintes (CSP) a une solution ou non est NP-complet....
En théorie, la résolution de CSPs est un problème NP-complet. L'élimination de la symétrie permet de...
Le dilemme entre exploration et exploitation est un problème important en apprentissage par renforce...
MOMS et Jeroslow-Wang sont deux des heuristiques les plus utilisées pour ordonner les variables dans...
En théorie de la décision, des approches, basées sur la résolution des versions min-max (regret) de ...
National audienceEn programmation par contraintes, l'efficacité des solveurs est principalement due ...
International audienceLa décomposition de Benders - ou décomposition par les variables - consiste à ...
National audienceL'objectif du problème Max-CSP (Maximal Constraint Satisfaction Problem) est de tro...
National audienceLe calcul de la borne inférieure (LB) pour les solveurs Max-SAT basés sur la méthod...
National audienceLes problèmes sur-contraints ont été largement étudiés dans les années 90, et notam...
National audienceLa singleton consistance d'arc (SAC) permet de filtrer bien plus que la consistance...
International audienceAdapter une réfutation par résolution en max-réfutation sans en augmenter cons...
National audienceDans cet article, nous proposons deux nouvelles sémantiques de violation pour la co...
National audienceL'optimisation d'une combinaison de fonctions de coût définies sur des variables di...
Déterminer si un problème de satisfaction de contraintes (CSP) a une solution ou non est NP-complet....
En théorie, la résolution de CSPs est un problème NP-complet. L'élimination de la symétrie permet de...
Le dilemme entre exploration et exploitation est un problème important en apprentissage par renforce...
MOMS et Jeroslow-Wang sont deux des heuristiques les plus utilisées pour ordonner les variables dans...
En théorie de la décision, des approches, basées sur la résolution des versions min-max (regret) de ...
National audienceEn programmation par contraintes, l'efficacité des solveurs est principalement due ...
International audienceLa décomposition de Benders - ou décomposition par les variables - consiste à ...