Patrice Boizumault (Ecole de mines de Nantes)

La programmation par contraintes offre une réelle efficacité pour la modélisation et la résolution de systèmes complexes dans des domaines d’application tels que la logistique, l’ordonnancement, l’allocation de ressources, l’analyse financière, le diagnostic de pannes.

  • Cependant, les systèmes actuels de programmation par contraintes sont peu adaptés à la résolution des problèmes dynamiques, dont les caractéristiques évoluent au cours du temps : les plannings de production sont remis en cause suite à des aléas de dernière minute ;
  • dans les réseaux, certaines ressources doivent être réallouées dynamiquement suivant la demande.
  • Dans cet exposé, nous traiterons des aspects dynamiques dans les Constraint Satisfaction Problems (CSP). Après une brève présentation des CSP, nous aborderons deux formes de dynamicité : maintenir incrémentalement la propriété d’Arc-Consistance dans les CSP dynamiques,
  • comprendre le comportement des algorithmes de recherche et les adapter/améliorer dynamiquement.

Nous illustrerons ces aspects à l’aide des différentes applications développées par l’équipe dans le domaine des télécommunications.