Systèmes à contraintes évolutifs en intelligence artificielle

Dynamic constraint networks in artificial intelligence

• Auteur / Autrice : Christian Bessière
• Direction : Michel Habib
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1992
• Etablissement(s) : Montpellier 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Graphes, Théorie des

Algorithmes

Déduction (logique)

Informatique

Polynômes

Formes binaires

Résolution de problème -- Informatique

Réseaux logiques programmables

Langages de programmation

Résumé

La premiere partie de cette these constitue un petit rappel des principales methodes de resolution des problemes de satisfaction de contraintes (csp). Dans la deuxieme partie, apres une definition des csp dynamiques (necessaires dans tous les systemes evolutifs qui utilisent les csp), deux algorithmes de maintien de l'arc-consistance dans un csp dynamique sont proposees. La troisieme partie presente les systemes de maintenance de la verite (tms) et notamment ceux bases sur la logique des propositions. Un codage de tms en psq dynamique est donne et l'equivalence entre deduction simple dans un tms (methode la plus utilisee) et arc-consistance dans le codage en csp est montree. Un algorithme de deduction plus performant est fourni, qui utilise une methode de filtrage des csp. La derniere partie propose un codage de toute formule booleenne en csp binaire (contraintes portant sur deux variables) pour essayer de trouver de nouvelles classes polynomiales en calcul propositionnel en projetant celles connues sur les csp binaires