Les algorithmes d'arc-consistance dans les CSP dynamiques | [Arc-consistency algorithms in dynamic CSPs] (original) (raw)

1995, Revue d'Intelligence Artificielle

une forme simple et agréable un grand nombre de problèmes [MES 89]. Leur résolution étant un problème NP-difficile, un grand intérêt fut porté aux algorithmes de filtrage qui simplifient le traitement en éliminant des inconsistances locales. Le plus utilisé de ces filtrages est celui réalisant l'arc-consistance [M&F 85]. Afin de représenter des problèmes exigeant un environnement dynamique comme on en rencontre en conception, en planification ou encore en ordonnancement, le formalisme fut étendu aux CSP dynamiques (DCSP). Des algorithmes d'arc-consistance incrémentaux sur les DCSP ont alors été proposés et ce sont ces algorithmes qui sont présentés dans cet article. Après de brefs rappels, DnAC-4 [BES 91], DnAC-6 [DEB 94] et AC DC [N&B 94] sont étudiés en détail. Une étude comparative de leurs performances permet ensuite de mettre en valeur leurs avantages respectifs. ABSTRACT. Constraint satisfaction problems (CSPs) provide a pleasant and simple representation for many problems [MES 89]. Since their solving is a NP-hard problem, filtering techniques which simplify the task by eliminating some local inconsistencies are particularly studied. Arc-consistency [M&F 85] is the most used filtering technique. To represent some problems which require a dynamic environment, as we can find in design, planning or scheduling, the formalism was extended to dynamic CSPs (DCSPs). Then, some incremental arc-consistency algorithms were proposed and we present them in this paper. After some recalls, DnAC-4 [BES 91], DnAC-6 [DEB 94] and AC DC [N&B 94] are studied in detail. A comparison of their performances shows their respective advantages. MOTS-CLES : Problème de satisfaction de contraintes dynamique, arc-consistance.

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