La Famille ABT

Christian Bessiere (1) , Arnold Maestre (2) , Pedro Meseguer (3)

1 COCONUT - Agents, Apprentissage, Contraintes
2 LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
3 IIIA / CSIC - Artificial Intelligence Research Institute / Spanish Scientific Research Council

Depuis quelques années, la communauté IA affiche un intérêt croissant pour la résolution de problèmes distribués. Dans le domaine du raisonnement par contraintes distribuées, plusieurs procédures de recherche arborescente ont été proposées pour trouver une solution dans un réseau de contraintes. Elles se distinguent par la manière dont elles mémorisent les combinaisons de valeurs infructueuses (nogoods) et par les méthodes qu’elles mettent en œuvre pour détecter l’obsolescence potentielle des données mémorisées. Dans cet article, nous proposons un cadre unificateur pour ces algorithmes de recherche asynchrones. Nous étudions les choix qui peuvent être faits pour obtenir un algorithme correct et complet. Notre cadre permet de décrire et de comprendre les éléments de base de ces procédures, et de mettre en relief leurs similarités et leurs différences.

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Christian Bessiere, Arnold Maestre, Pedro Meseguer. La Famille ABT. JNPC: Journées Nationales sur la Résolution Pratique de Problèmes NP-Complets, Jun 2002, Nice, France. pp.57-67. ⟨lirmm-00268451⟩