Problèmes d'apprentissage de contraintes

Arnaud Lallouet 1 Matthieu Lopez 2 Lionel Martin 2
1 Equipe CODAG - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Il est reconnu que la création d'un modèle de réseaux de contraintes requiert une bonne expérience du domaine. Pour cette raison, des outils pour géenérer au- tomatiquement de tels réseaux ont gagnée en intérêt ces dernières années. Ce papier présente un système basé sur la programmation logique inductive capable de construire un modèle de contraintes à partir de solutions et non-solutions de problèmes proches. Le modèle est exprimé dans un langage mi-niveau. Nous montrons que les approches de PLI classique ne sont pas capables de résoudre cette tâche d'apprentissage et nous proposons une nouvelle approche basée sur le raffinement d'une so- lution appelèe graine. Nous présentons des résultats expérimentaux sur des jeux de données allant des puzzles aux problèmes d'emploi du temps.
Type de document :
Communication dans un congrès
JFPC 2010 - Sixièmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Jun 2010, Caen, France. pp.197-206, 2010
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Contributeur : Christophe Lecoutre <>
Soumis le : lundi 20 septembre 2010 - 14:30:40
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:21
Document(s) archivé(s) le : mardi 23 octobre 2012 - 16:21:53

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Citation

Arnaud Lallouet, Matthieu Lopez, Lionel Martin. Problèmes d'apprentissage de contraintes. JFPC 2010 - Sixièmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes, Jun 2010, Caen, France. pp.197-206, 2010. 〈inria-00519481〉

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