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Université d'Orléans (2010-04-15), Arnaud Lallouet (Dir.)
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Modélisation et résolution de problèmes de décision et d'optimisation hiérarchiques en utilisant des contraintes quantifiées
Jérémie Vautard 1
(2010-04-15)

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendantla programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ouuniversels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaireou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraintsatisfaction Problem).Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont estfrappée la programmation par contraintes quantifiées en introduisant une extension aux QCSP permettantd'expliciter les actions possibles de l'agent principal et de son adversaire. Puis, nous décrivons différentproblèmes grâce à ce formalisme, et discutons de la place de cette extension parmi les formalismes voisins créésen réponse à cette même difficulté de modélisation. Enfin, nous nous intéressons à la notion d'optimisationdans le cas des contraintes quantifiées, et apportons un formalisme d'optimisation de contraintes quantifiéespermettant d'exprimer des problèmes multi-niveaux non linéaires.
1:  Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans (LIFO)
Université d'Orléans : EA4022 – Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Bourges
Computer Science
Programmation par contraintes quantifiées – Optimisation multi-niveaux – Problèmes PSPACEcomplets
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jeremie.vautard_2063.pdf(1.5 MB)

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