Problèmes d'apprentissage de contraintes

Arnaud Lallouet 1 Matthieu Lopez 2 Lionel Martin 2
1 Equipe CODAG - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Il est reconnu que la création d'un modèle de réseaux de contraintes requiert une bonne expérience du domaine. Pour cette raison, des outils pour géenérer au- tomatiquement de tels réseaux ont gagnée en intérêt ces dernières années. Ce papier présente un système basé sur la programmation logique inductive capable de construire un modèle de contraintes à partir de solutions et non-solutions de problèmes proches. Le modèle est exprimé dans un langage mi-niveau. Nous montrons que les approches de PLI classique ne sont pas capables de résoudre cette tâche d'apprentissage et nous proposons une nouvelle approche basée sur le raffinement d'une so- lution appelèe graine. Nous présentons des résultats expérimentaux sur des jeux de données allant des puzzles aux problèmes d'emploi du temps.
Document type :
Conference papers
JFPC 2010 - Sixièmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Jun 2010, Caen, France. pp.197-206, 2010
Liste complète des métadonnées

Cited literature [17 references]  Display  Hide  Download

https://hal.inria.fr/inria-00519481
Contributor : Christophe Lecoutre <>
Submitted on : Monday, September 20, 2010 - 2:30:40 PM
Last modification on : Thursday, January 11, 2018 - 6:26:21 AM
Document(s) archivé(s) le : Tuesday, October 23, 2012 - 4:21:53 PM

File

lopez.pdf
Explicit agreement for this submission

Identifiers

  • HAL Id : inria-00519481, version 1

Citation

Arnaud Lallouet, Matthieu Lopez, Lionel Martin. Problèmes d'apprentissage de contraintes. JFPC 2010 - Sixièmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Jun 2010, Caen, France. pp.197-206, 2010. 〈inria-00519481〉

Share

Metrics

Record views

232

Files downloads

147