Abstract FR:

De nombreux problèmes en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle peuvent s'exprimer comme la recherche d'une solution (éventuellement optimale) sur un ensemble de disjonctions de contraintes linéaires. Ces problèmes sont difficiles à résoudre, car la présence de disjonctions induit une forte combinatoire. Les algorithmes décrits dans cet ouvrage peuvent être séparés en deux catégories. La première comprend des extensions de la programmation disjonctive et des algorithmes de propagation de bornes. Ces algorithmes de regard en avant sont utilisés pour réduire a priori la combinatoire du problème. La seconde catégorie est constituée d'algorithmes de regard en arrière: lorsqu'un problème est insoluble, le maximum d'informations est retiré, de manière à éviter à nouveau un échec, et ainsi à mieux guider la recherche. Ceci conduit à l'élaboration de méthodes d'apprentissage et de rebroussement (backtracking) intelligent. Finalement, un exemple de mise en œuvre de ces méthodes est donné, utilisant le langage de programmation logique avec contraintes ice