Algorithmic contributions to qualitative constraint-based spatial and temporal reasoning

par Michaël Sioutis

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bertrand Mazure et de Jean-François Condotta.

Soutenue le 24-02-2017

à l'Artois , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) .

Le jury était composé de Bertrand Mazure, Jean-François Condotta, Philippe Balbiani, Maroua Bouzid, Mehul Bhatt, Yakoub Salhi.

Les rapporteurs étaient Philippe Balbiani, Maroua Bouzid.

  • Titre traduit

    Contributions algorithmiques au raisonnement spatial et temporel basé sur des contraintes qualitatives


  • Résumé

    Le raisonnement spatial et temporel qualitatif est un domaine principal d’études de l’intelligence artificielle et, en particulier, du domaine de la représentation des connaissances, qui traite des concepts cognitifs fondamentaux de l’espace et du temps de manière abstraite. Dans notre thèse, nous nous focalisons sur les formalismes du domaine du raisonnement spatial et temporel qualitatif représentant les informations par des contraintes et apportons des contributions sur plusieurs aspects. En particulier, étant donnée des bases de connaissances d’informations qualitatives sur l’espace ou le temps, nous définissons des nouvelles conditions de consistance locale et des techniques associées afin de résoudre efficacement les problèmes fondamentaux se posant. Nous traitons notamment du problème de la satisfiabilité qui est le problème de décider s’il existe une interprétation quantitative de toutes les entités satisfaisant l’ensemble des contraintes qualitatives. Nous considérons également le problème de l’étiquetage minimal qui consiste à déterminer pour toutes les contraintes qualitatives les relations de base participant à au moins une solution ainsi que le problème de redondance consistant à déterminer les contraintes qualitatives non redondantes. En outre, nous enrichissons le domaine des formalismes spatio-temporels par des contributions concernant une logique spatio-temporelle combinant la logique temporelle propositionnelle (PTL) avec un langage de contraintes qualitatives spatiales et une étude de la problématique consistant à gérer une séquence temporelle de configurations spatiales qualitatives devant satisfaire des contraintes de transition.


  • Résumé

    Qualitative Spatial and Temporal Reasoning is a major field of study in Artificial Intelligence and, particularly, in Knowledge Representation, which deals with the fundamental cognitive concepts of space and time in an abstract manner. In our thesis, we focus on qualitative constraint-based spatial and temporal formalisms and make contributions to several aspects. In particular, given a knowledge base of qualitative spatial or temporal information, we define novel local consistency conditions and related techniques to efficiently solve the fundamental reasoning problems that are associated with such knowledge bases. These reasoning problems consist of the satisfiability problem, which is the problem of deciding whether there exists a quantitative interpretation of all the entities of a knowledge base such that all of its qualitative relations are satisfied by that interpretation, the minimal labeling problem, which is the problem of determining all the atoms for each of the qualitative relations of a knowledge base that participate in at least one of its solutions, and the redundancy problem, which is the problem of obtaining all the non-redundant qualitative relations of a knowledge base. Further, we enrich the field of spatio-temporal formalisms that combine space and time in an interrelated manner by making contributions with respect to a qualitative spatio-temporal logic that results by combining the propositional temporal logic (PTL) with a qualitative spatial constraint language, and by investigating the task of ordering a temporal sequence of qualitative spatial configurations to meet certain transition constraints.


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