Les algorithmes d'arc-consistance dans les CSP dynamiques
Résumé
Constraint satisfaction problems (CSPs) provide a pleasant and simple representation for many problems. Since their solving is a NP-hard problem, filtering techniques which simplify the task by eliminating some local inconsistencies are particularly studied. Arc-consistency is the most used filtering technique. To represent some problems which require a dynamic environment, as we can find in design, planning or scheduling, the formalism was extended to dynamic CSPs (DCSPs). Then, some incremental arc-consistency algorithms were proposed and we present them in this paper. After some recalls, DnAC-4, DnAC-6 and AC|DC are studied in detail. A comparison of their performances shows their respective advantages. Les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) permettent de représenter sous une forme simple et agréable un grand nombre de problèmes. Leur résolution étant un problème NP-difficile, un grand intérêt fut porté aux algorithmes de filtrage qui simplifient le traitement en éliminant des inconsistances locales. Le plus utilisé de ces filtrages est celui réalisant l'arc-consistance. Afin de représenter des problèmes exigeant un environnement dynamique comme on en rencontre en conception, en planification ou encore en ordonnancement, le formalisme fut étendu aux CSP dynamiques (DCSP). Des algorithmes d'arc-consistance incrémentaux sur les DCSP ont alors été proposés et ce sont ces algorithmes qui sont présentés dans cet article. Après de brefs rappels, DnAC-4, DnAC-6 et AC|DC sont étudiés en détail. Une étude comparative de leurs performances permet ensuite de mettre en valeur leurs avantages respectifs.