Planification Evolutionnaire par Décomposition

Jacques Bibai 1 Marc Schoenauer 1 Pierre Savéant 2 Vincent Vidal 3
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Résumé : Ce rapport présente l'approche Divide-and-Evolve pour la résolution générique des problèmes de planification temporelle par décomposition. L'idée principale de l'approche est la recherche des solutions dans l'espace des décompositions en états intermédiaires à l'aide d'un algorithme évolutionnaire: les solutions candidates sont des séquences d'états intermédiaires qui définissent successivement les plans partiels du problème initial. Nous nous sommes intéressés à la résolution des problèmes de type "simple temporal planning problems". La résolution des séquences d'états intermédiaires et la détermination d'une solution globale se font à l'aide du planificateur CPT. Ce rapport formalise l'approche, définit l'algorithme Divide-and-Evolve et compare les résultats obtenus à ceux trouvés par les meilleurs planificateurs existants à notre connaissance.
Type de document :
Rapport
[Intern report] RT-0355, INRIA. 2008
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Contributeur : Jacques Bibai <>
Soumis le : mercredi 8 octobre 2008 - 08:25:01
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 septembre 2010 - 17:48:49

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Jacques Bibai, Marc Schoenauer, Pierre Savéant, Vincent Vidal. Planification Evolutionnaire par Décomposition. [Intern report] RT-0355, INRIA. 2008. 〈inria-00322880v2〉

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