Abstract FR:

Résoudre un Problème de Satisfaction de Contraintes (CSP) consiste à trouver une affectation pour chaque variable du problème parmi un ensemble de valeurs appartenant à un domaine qui satisfasse toutes les contraintes. Pour cela, les solveurs utilisent des méthodes de propagation de contraintes issues des notions de consistance locale. Les itérations chaotiques d'opérateurs corrects, monotones et contractants modélisent la sémantique opérationnelle de ces solveurs. Nous présentons ici les -itérations chaotiques qui permettent d'obtenir une abstraction plus fine des algorithmes de résolution. Pour obtenir une affectation satisfaisant toutes les contraintes, il est nécessaire d'utiliser également des algorithmes de recherche qui sont aussi pris en compte dans notre formalisme. Nous proposons d'utiliser ce dernier en considérant la construction des squelettes d'arbres de preuves de la Programmation Logique avec Contraintes (CLP) comme la résolution d'un CSP particulier.