Modélisation de problèmes multi-niveaux par des problèmes d'optimisation de contraintes quantifiées

Jérémy Vautard (1) , Arnaud Lallouet (2)

1 GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen
2 Equipe CODAG - Laboratoire GREYC - UMR6072

La programmation par contraintes quantifiées permet de résoudre des problèmes résidant au delà de la portée des CSP. Notamment, les QCSP permettent d'exprimer des jeux à deux joueurs et d'extraire une stratégie gagnante pour l'un des joueurs. [1] a introduit une extension à ce formalisme permettant de modéliser de manière aisée les restrictions des mouvements de l'adversaire, par exemple pour représenter les règles d'un jeu, ou pour représenter les capacités limitées d'un opposant réel. [2] illustre notamment ceci dans le cas des problèmes d'ordonnancement avec adversaire. L'optimisation de contraintes quantifiées, étudiée par la suite dans [3], a aboutit à un formalisme appelé QCOP+ permettant de représenter des problèmes d'optimisation multi-niveaux non linéaires, et de les résoudre. Ces problèmes permettent de représenter des situations où plusieurs entités agissent à tour de rôle, chacune suivant son propre objectif qui est indépendant des autres.

Domains: Artificial Intelligence [cs.AI]

Jérémy Vautard, Arnaud Lallouet. Modélisation de problèmes multi-niveaux par des problèmes d'optimisation de contraintes quantifiées. Actes du congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision,ROADEF, Feb 2010, Toulouse, France. 2 p. ⟨hal-01009698⟩