Contribution à l'étude des CSP numériques sous et sur-contraints : outils symboliques et contraintes flexibles
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Nous nous intéressons à la programmation par contraintes définies sur des domaines continus. Les processus de résolution de contraintes peuvent mener à plusieurs situations : obtention d'une seule solution, la solution attendue (mais ce cas reste exceptionnel) ; obtention d'un ensemble vaste parmi lequel il est difficile de choisir une solution à exploiter ; absence de solution. Ces deux derniers cas sont au centre de notre travail. Pour le premier, l'idée est de déterminer une "meilleure" solution. Ceci revient à déterminer un critère sur ces solutions et à trouver la solution la meilleure pour ce critère. On est alors dans une situation d'optimisation sous contraintes. Dans le second cas, on souhaite définir des solutions acceptables, qui sont donc plus faibles que celles que l'on attendait initialement. On parle de contraintes flexibles. . .