Justifications dans les approches ASP basées sur les règles : application au backjumping dans le solveur ASPeRiX
Auteur / Autrice : | Christopher Beatrix |
Direction : | Igor Stephan |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique et applications |
Date : | Soutenance le 03/11/2016 |
Etablissement(s) : | Angers |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers - Laboratoire d'Etude et de Recherche en Informatique d'Angers (LERIA) |
Jury : | Président / Présidente : Marie-Laure Mugnier |
Examinateurs / Examinatrices : Claire Lefèvre, Laurent Garcia | |
Rapporteur / Rapporteuse : Philippe Besnard, Daniel Le Berre |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
L’ Answer Set Programming (ASP) est un formalisme capable de représenter des connaissances en Intelligence Artificielle à l’aide d’un programme logique au premier ordre pouvant contenir des négations par défaut. En quelques années, plusieurs solveurs performants ont été proposés pour calculer les solutions d’un programme ASP que l’on nomme answer sets.Nous nous intéressons ici plus particulièrement au solveur ASPeRiX qui instancie les règles au premier ordre à la volée durant le calcul des answer sets. Pour réaliser cela, ASPeRiX applique un chaînage avant sur les règles à partir de littéraux précédemment déterminés.L’étude de ce solveur nous amène notamment à considérer la notion de justification dans le cadre d’une approche de calcul d’ answer sets basée sur les règles. Les justifications permettent d’expliquer pourquoi certaines propriétés sont vérifiées. Parmi celles-ci, nous nous concentrons particulièrement sur les raisons d’échecs qui justifient pourquoi certaines branches de l’arbre de recherche n’aboutissent pas à un answer set.Cela nous conduit à implémenter une version d’ ASPeRiX proposant du backjumping qui évite de parcourir systématiquement toutes les branches de l’arbre de recherche grâce aux informations fournies par les raisons d’échecs.