Branch and Learn pour l'acquisition de CSP
Résumé
L'utilisation de la programmation par contraintes, notamment la mod élisation des probl èmes, est devenue limitée à des utilisateurs possédant une bonne expérience dans le domaine. Ce papier s'inscrit dans un cadre visant a automatiser la mod élisation. Les techniques existantes ont montr é des r ésultats encourageants mais certaines exigences rendent leur utilisation encore problématique. Nous nous int éressons a la possibilit é pour l'utilisateur de ne pas donner de solutions et de non-solution de son probl ème. En partant d'un CSP sans aucune contrainte, notre méthode consiste a r ésoudre le probl ème de l'utilisateur de mani ère classique en développant un arbre de recherche. Quand notre outil ne peut d décider si l'affectation partielle courante est correcte ou non, nous demandons a l'utilisateur de guider la recherche sous forme de requêtes. Ces requêtes permettent de guider la recherche en r épondant a des requête et de trouver des contraintes a ajouter aux mod èles du CSP et ainsi am éliorer la recherche.
Domaines
Intelligence artificielle [cs.AI]Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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