Exercice AC3
a) Indiquez comment modéliser ce problème dans un cadre CSP. Donnez les variables et les contraintes nécessaires. b) Quel algorithme utiliseriez-vous pour
Problèmes de satisfaction de contraintes - M1 Info 2018–2019
A cause du formalisme d'un CSP l'algorithme est générique et fonction- nera pour tout problème de CSP ! M1 Info 2018–2019 Intelligence Artificielle
Problèmes de satisfaction de contraintes - Systèmes décisionnels et
CSP(ak ∈ Dj )). ⊳ valeur la moins contraignante pour les variables liées ... Exercice : voisinages multiples mod`ele simple : flip une variable mais ici on ...
Problèmes de satisfaction de contraintes - Systèmes décisionnels et
Exercice : 3-reines. Philippe Muller. Probl`emes de satisfaction de contraintes CSP(ak ∈ Dj )). ⊳ valeur la moins contraignante pour les variables liées ...
Sujet et correction EC2 et EC1.pdf
La comparaison des revenus salariaux moyens met en évidence les inégalités entre les sexes et les CSP ; la comparaison des déciles (D1 et D9) mesure l'
Corrigé de lexamen Exercice 1 (6 points) On représente le
14 janv. 2015 Corrigé de l'examen. Exercice 1 (6 points). On représente le problème des quatre reines sous la forme d'un CSP binaire discret P=(XD
Algorithmique et Complexit´e 5. Strat´egie III : Backtracking
Une solution du CSP X D
De la DSN à lattestation employeur Version V3.2 du 28/03/2023
1 févr. 2022 Préavis et CSP ... La « Modalité d'exercice du temps de travail S21.G00.40.014 » n'est pas utilisée à ce jour par Pôle emploi. Pôle emploi ...
Corrigé chapitre 9 (DCG 9)
31 juil. 2021 ... Csp ⇒ Csp = 3 124 – 2 200 = 924 €. C. : Ce qui correspond à la ... EXERCICE 1. DELBY. COMPTABILISEZ LES OPÉRATIONS RELATIVES AUX OPÉRATIONS ...
Problèmes de satisfaction de contraintes (CSP)
Un arbre de recherche peut être défini par. • Enumération. – Choisir une variable v. – Choisir une valeur e de D(v). – Brancher sur v=e Vs v? e.
Exercice AC3
a) Indiquez comment modéliser ce problème dans un cadre CSP. Donnez les variables et les contraintes nécessaires. b) Quel algorithme utiliseriez-vous pour
Département des Mathématiques et dInformatique 1ière année AD
Responsable : Mme MELLAL. Corrigé de l'examen en Programmation par contraintes. Exercice 1 (6 points). On considère le CSP binaire P=(XD
Exercice 1 (8 points=1+<1+1+1>+1+1+2) : On considère le CSP
2 févr. 2013 Corrigé de l'examen de rattrapage. Exercice 1 (8 points=1+<1+1+1>+1+1+2) : On considère le CSP binaire discret P=(XD
Problèmes de satisfaction de contraintes - M1 Info 2018–2019
CSP. Les données : un ensemble X de variables ; le domaine DV des valeurs possibles de chaque variable V ? X ; un ensemble de contraintes entre les
Exercice 1 (5 points) On représente le problème des quatre reines
3 févr. 2015 Corrigé de l'examen de rattrapage. Exercice 1 (5 points). On représente le problème des quatre reines sous la forme d'un CSP binaire discret ...
Corrigé chapitre 9 (DCG 9)
pouvant se calculer à partir du salaire brut : Csp = SB × 42 % ? Csp = 2 200 CORRIGÉ. DCG 9 – Chapitre 9. 3. © Vuibert. Exercices. EXERCICE 1. DELBY.
Solution : 1) Lensemble C des contraintes de P est comme suit : C
13 déc. 2015 Corrigé de l'interrogation. Exercice 1 (6 points). On représente le problème des trois reines à l'aide d'un CSP binaire discret P=(XD
Travaux Dirigés Série numéro 2 : Résolution dun CSP Exercice 1 1
Série numéro 2 : Résolution d'un CSP. Exercice 1. 1) Donner une représentation graphique du CSP P=(XD
Problèmes de satisfaction de contraintes - Systèmes décisionnels et
for all CXY = (XY ) ? CSP do revise1(X
Exercice 1 - AC3 - Université du Québec à Montréal
Exercice 2b (solution) Algorithme : « Backtracking search avec forward checking » 1) utiliser les contraintes unaires pour restreindre les domaines des variables 2) utiliser les contraintes binaires pour le « forward checking » 3) lors d’une assignation omplète tester les ontraintes n-aires
Problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) - univ-artoisfr
Problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) •Cours 1: Introduction –Description du domaine d’applications –Aperçus des modèles et algorithmes de résolutions •Cours 2 : Modelisation –Concept de bases : variables domaines contraintes –Exemples •Cours 3: Résolution –Concept de base : recherche et propagation –exemples
Philippe Muller 2012-2013 - IRIT
procedure explore(CSP) Q = fE 0g while Q non vide do courant = choisir dans(Q) if courant n’est pas solution then new = finstantier la variable x profondeur(courant)g Q = Q [new else renvoi courant end if end while end procedure Philippe Muller Probl emes de satisfaction de contraintes
Quels sont les exercices de SPC?
exercices de SPC. Cette enquête se fera sous la forme de questionnaires présentés en parallèle aux professeurs et à leurs élèves. Le but sera de mettre en exergue les limites des méthodes de calcul
Qu'est-ce que le CSP et comment fonctionne-t-il?
Le CSP prévoit également que le Comité de Protection des Personnes soit informé : du rapport annuel de sécurité (recherche sur médicament à usage humain), du rapport final notifiant la fin de l’essai. Les membres du CPP sont répartis en 2 collèges. Chaque catégorie est composée pour moitié de membres titulaires et suppléants.
Quels sont les textes de référence du CSP?
TEXTES DE RÉFÉRENCE Convention relative au CSP du 26 janvier 2015 Convention Etat-Partenaires sociaux relative à la mise en oeuvre du CSP du 30 novembre 2015 116 UNÉDIC - CONTRAT DE SÉCURISATION PROFESSIONNELLE - DOSSIER DE RÉFÉRENCE - JUIN 2019 UNÉDIC - CONTRAT DE SÉCURISATION PROFESSIONNELLE - DOSSIER DE RÉFÉRENCE - JUIN 2019117
Quels sont les trois actions du CSPS ?
Analyser les risques liés à la co-activité, définir des mesures de prévention et contrôler leur bonne mise en œuvre sont les trois actions du CSPS. Les termes de son contrat avec le maître d'ouvrage, son expérience, son autorité naturelle lui permettent de faire adopter toutes...
Problèmes de satisfaction de contraintes (CSP)
•Cours 1: Introduction -Description du domaine d'applications -Aperçus des modèles et algorithmes de résolutions •Cours 2 : Modelisation -Concept de bases : variables, domaines, contraintes -Exemples •Cours 3: Résolution -Concept de base : recherche et propagation -exemplesCSP: Résolution
En raisonnement par contraintes, un modèle est construit en utilisant •des variables •des domaines des variables •des contraintes entre les variables Un tel modèle est appelé Problème de Satisfaction de Contraintes (CSP)Une solution à un CSP est :
-Affecter à chaque variable une valeur de son domaine de manière à satisfaire toutes les contraintesProblème de coloriage de graphe
Coloriage des noeuds d'un graphe
•Quelle est le nombre minimal de couleur tel que deux noeuds adjacents reçoivent des couleurs différentes?Problème de coloriage de graphe : modèle
Modèle complet :
Variables : A, B, C, D, E, F
Domaines : {rouge, bleu, vert, jaune, blueciel, violet}Contraintes :
Problème de coloriage de graphe : un solveur simple Problème de coloriage de graphe : un solveur simple Problème de coloriage de graphe : un solveur simple Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintes Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintes Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintes Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintes Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintes Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintes Problème de coloriage de graphe : solveur de contraintesSolveur de contraintes
•Un solveur de contraintes est une succession de deux étapes [recherche - propagation]Recherche& Propagation
A ≠B →Supprimer r du D(B)
B ≠C →Supprimer r du D(C)
Réduit la taille de
l'espace de rechercheTaille exponentiel
en généralRecherche
Un arbre de recherche peut être défini par
•Enumération -Choisir une variable v -Choisir une valeur e de D(v) -Brancher sur v=e Vs v≠ e •Partitionnement -Choisir une variable v -Choisir S ⊆ D(v) -Brancher sur v ∈ S Vs v ∉ S •Contraintes de branchement -Par exemple x ≤y Vs x > yUne feuille de l'arbre :
-toutes les variables ont une valeur singleton (succès) -> solution trouvé -Une variable admet un domaine vide (conflit) -> retour arrière (backtrack)Propagation
La propagation de contraintes, permet d'assurer la consistance des domaines avec chaque contrainte Définition : une contrainte C est arc consistante si toutes les valeurs associés au variables appartiennent aux solutions de la contrainte n'est pas arc consistante arc consistantePropagation
Question : comment rendre une contrainte arc consistante? Réponse : réduire le domaines des variables en éliminant les valeurs inconsistantes Un tel processus s'appelle propagation de contraintes Un algorithme de base de propagation d'une contrainte C est :Propagation
Un CSP admet plusieurs contraintes
Qu'en est t-il des interactions entre les contraintesDéfinition :
Un CSP est arc consistant si toutes ses contraintes sont arc consistantesCycle de propagation
Plus formellement, l'arc consistance d'un CSP peut être maintenu par un cycle de propagationProcessus de résolution
Recherche + propagation de contraintes
Processus de résolution
Recherche + propagation de contraintes
Complexité de la propagation
Considérant une contrainte simple x < y défini par la table suivante :Tester toutes les valeur de D(x)
Tester toutes les valeurs de D(y)
Ce processus est en O(|D(x)| x |D(y)|)
Attention : complexité en général
Complexité de la propagation
Considérant encore une fois la contrainte simple x < y :Exemple :
Noter que cette contrainte est arc consistante ssi min(x) < min(y) et max(x) < max(y) On peut donc établir l'arc consistance de cette contrainte en :éliminant de D(y) toutes les valeurs <= min(x)
éliminant de D(x) toutes les valeurs >= max(y)
Complexité en O(1) [mettre à jour les bornes] Pour certaines contraintes la complexité est largement en dessous du pire cas.Propagation : contraintes n-aires
•Quoi faire avec des contraintes de plus de 2 variables? •Consistance dʼyper-arc: étendre lʼarc consistance à un nombre arbitraire de variables •Déterminer la hyper-arc consistance est plus difficile •Solution possible : consistance aux bornesConsistance aux bornes
•CSP arithmétique: les contraintes sont sur des entiers •intervalles: [l ..u] représente lʼensemble des valeurs {l , l + 1, . . . , u} •Idée: Utiliser la consistance sur les réels et examiner seulement les bornes (inférieurs et supérieurs) du domaine de chaque variable •Définir min(D,x) comme lʼélément minimum dans le domaine de x, pareil max(D, x)Comment obtenir un CSP bornes-consistant?
•Etant donné un domaine D, on doit modifier les bornes, de sorte que le résultat est bornes- consistant •Utilisation de règles de propagation •Exemple: -X = Y + Z équivalent à Y = X - Z et Z = X - Y -Raisonner avec max et min -X ≥min(D,Y)+min(D,Z), X ≤max(D,Y)+max(D,Z) -Y ≥min(D,X)-max(D,Z),Y ≤max(D,X)-min(D,Z) -Z ≥min(D,X)-max(D,Y), Z ≤max(D,X)-min(D,Y) -cela donne des règles de propagationComment obtenir un CSP bornes-consistant?
Exemple :
•X = Y + Z , D (X ) = [4..8], D (Y ) = [0..3], D (Z ) = [2..2] •Les règles de propagation donnent: -(0+2=)2≤ X ≤5(=3+2) -(4-2=)2≤ Y ≤6(=8-2) -(4-3=)1≤ Z ≤8(=8-0) •Les domaines peuvent être réduits:quotesdbs_dbs2.pdfusesText_2[PDF] programmation par contraintes cours
[PDF] python-constraint
[PDF] composition ii en rouge
[PDF] bleu et jaune
[PDF] hitori
[PDF] le petit chaperon rouge texte
[PDF] résumé du petit chaperon rouge en 10 lignes
[PDF] art engagé en anglais
[PDF] monologue dilemme exemple
[PDF] peinture engagée contre le racisme
[PDF] artiste engagé contre le racisme
[PDF] ernest pignon ernest cabine analyse
[PDF] ernest pignon ernest les expulsés
[PDF] ernest pignon ernest apartheid
