Des systèmes d'ordonnancement flexibles et opportunistes
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Artificial Intelligence researchers are interested in determining how physical symbol systems must be organized to exhibit general intelligence. The first part of the thesis shows how various techniques they developed can be used to solve job-shop scheduling problems. Four knowledge-based scheduling systems, SOJA, ISIS, OPIS and SONIA, are concisely presented. Reciprocally, scheduling problems provide examples of situations in which scheduling systems need to give proof of intelligence. Indeed, the efficiency of a scheduling system is increased when it identifies the most distinctive characteristics of a scheduling problem and selects heuristics and search procedures accordingly. Similarly, it is often suitable to make constraint propagation and consistency checking strategi. Es vary from one problem to another and from one sub-problem to another. The second part of the thesis is concerned with the design and the implementation of a "flexible" propagation system. The "flexibility" of the system enables the definition and the comparison of various compromises among the cost and the helpfulness of using constraint propagation techniques.
Abstract FR:
Les chercheurs en intelligence artificielle veulent déterminer comment un système informatique doit être organisé pour qu'un comportement intelligent en émerge. La première partie de cette thèse montre comment des techniques qu'ils ont développées peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes d'ordonnancement Quatre systèmes d'ordonnancement à court terme, appelés SOJA, ISIS, OPIS et SONIA, y sont présentés. De façon réciproque, l'étude des problèmes d'ordonnancement nous permet d'étudier des situations dans lesquelles un système doit faire preuve d'un minimum d’intelligence. Il faut en effet sélectionner des heuristiques et des algorithmes de recherche adaptés au problème à résoudre. Ll faut aussi réaliser un compromis entre l'intérêt et le coût de la mise en œuvre de diverses techniques de propagation. La deuxième partie de cette thèse est consacrée à la mise en œuvre d'un système adaptable de propagation de contraintes. Ce système est utilisé pour tester et pour comparer différents compromis entre (1) le fait qu'une propagation importante d'informations permet de détecter longtemps à l'avance les conséquences néfastes de l'évolution d'un atelier de fabrication et d'éviter de longues explorations d'espaces vides de solution et (2) la nécessité de limiter la propagation parce qu'il s'agit d'une activité très coûteuse en temps de calcul.