Thèse soutenue

Contribution à l'étude des techniques de propagation de contraintes symboliques et numériques pour le raisonnement temporel

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Auteur / Autrice : Malek Mouhoub
Direction : Jean-Paul Haton
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 1996
Etablissement(s) : Nancy 1
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques

Résumé

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Le but de ce travail est de fournir un modèle expressif de représentation des informations temporelles qualitatives et quantitatives indépendant de tout domaine d'application ainsi qu'un système de raisonnement capable de manipuler les informations représentées par ce modèle et fournir des résultats directement exploitables dans des délais de temps acceptables. Afin de répondre à ces besoins, nous avons défini un modèle qui généralise l'algèbre de Allen afin d'intégrer des informations métriques. L'objet temporel que nous manipulons est l'événement correspondant au couple (symbole [Phy], I) ou symbole [Phy] est une assertion logique atemporelle et I l'intervalle de temps durant lequel symbole [Phy] est vraie. Les informations symboliques sont traduites sous forme de disjonctions de relations de base définies par Allen permettant de situer deux événements temporels entre eux. Les informations numériques sont exprimées sous forme de domaines de variation attachés à chaque événement et permettant de situer ce dernier dans ou par rapport a un référentiel temporel. Le système de raisonnement que nous proposons, et permettant de résoudre des problèmes de contraintes temporelles symboliques et numériques représentés par notre modèle, est basé sur un algorithme de recherche de solutions avec retour arrière utilisant des algorithmes de consistance locale permettant de réduire la taille du problème à résoudre. Nous utilisons les algorithmes de consistance d'arcs sur les contraintes numériques et les algorithmes de consistance de chemins sur les contraintes symboliques. Afin d'améliorer les performances des algorithmes de consistance locale utilisés par notre algorithme général, nous avons introduit des heuristiques que nous avons définies en étudiant les propriétés des contraintes temporelles