La programmation par contraintes est un sujet de recherche qui tire profit de nombreuses autres disciplines : mathématiques discrètes, analyse numérique, intelligence artificielle, recherche opérationnelle et calcul formel. Elle a prouvé son intérêt et son efficacité dans de nombreux domaines : optimisation combinatoire, ordonnancement, finance, simulation et synthèse de composants, diagnostic de panne, biologie moléculaire, ou encore problèmes géométriques. Néanmoins, un certain nombre de limitations et de difficultés ont été identifiées dans le domaine : conception d'algorithmes génériques et stables, traitement des problèmes dynamiques, accessibilité des concepts et des outils, ...
Dans ce document, nous plaidons pour l'utilisation de la notion d'explication au sein de la programmation par contraintes. Notre but est double : non seulement présenter un tableau général des explications (définition, génération et utilisations) mais aussi montrer comment leur utilisation permet de contribuer à lever certains des problèmes ouverts en programmation par contraintes. Nous présentons aussi une démarche générale de résolution de problème dans un environnement expliqué. Enfin, nous montrons comment ce nouveau sujet semble promis à un bel avenir. |
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