Rechercher des solutions technique possible pour chacune des contraintes si dessous
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SOLUTIONS TECHNIQUES CONTRAINTES
5 fonctions contraintes : 1) Pour chaque fonction contrainte complète le tableau en trouvant au moins 2 solutions techniques 2) Pour chaque fonction contrainte entoure la solution technique qui te semble la meilleure FONCTIONS CONTRAINTES Nom de la fonction (Pensez à SOULIGNER le critère d’appréciation) SOLUTIONS TECHNIQUES |
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Programmation par contraintes
Nous présentons brièvement les principes de la programmation par contraintes pour la réso-lution de problèmes de satisfaction de contraintes et d’optimisation sous contraintes Nous insisterons sur le rôle crucial joué par les stratégies de recherche notamment par le biais des heuristiques de sélection de variable et de valeur Nous rappellerons au |
Quels sont les différents types de contraintes ?
Contraintes techniques : règles techniques à respecter (procédés de fabrication, énergies utilisables, poids et tailles limites acceptables…). Contraintes économiques : règles financières imposées au projet (nombre de produits à fabriquer, coût de fabrication, prix de vente, concurrence…). Faisabilité : possibilité de réaliser l'objet.
Comment savoir quelle région satisfait la contrainte donnée ?
Pour déterminer quelle région satisfait la contrainte donnée, on peut sélectionner n’importe quel point en dehors de la droite pour tester si le point satisfait la contrainte donnée. Il est conseillé de sélectionner le point le plus simple possible pour cela.
Programmation par contraintes
Nous présentons brièvement les principes de la programmation par contraintes pour la réso-lution de problèmes de satisfaction de contraintes et d’optimisation sous contraintes. Nous insisterons sur le rôle crucial joué par les stratégies de recherche notamment par le biais des heuristiques de sélection de variable et de valeur. Nous rappellerons au
La
programmation par contraintes est une technique de résolution des problèmes combinatoires com-plexes issue de la programmation logique et de l’intelligence artificielle et apparue à la fin des années 1980. Elle consiste à modéliser un problème par un ensemble de relations logiques, des contraintes, im-posant des conditions sur l’instanciation possi
2.1 Modélisation d’un problème par des contraintes
Nous définissons dans cette section les différents éléments permettant de modéliser un problème com-binatoire par une conjonction de contraintes. Dans une première partie, nous définissons les problèmes de satisfaction de contraintes puis nous présentons les problèmes d’optimisation sous contraintes dont les solutions maximisent ou minimisent la va
← D(x).
indique la suppression de la valeur v du domaine Une affectation viole une contrainte si toutes ses variables sont instanciées et que la relation associée à la contrainte n’est pas vérifiée. Une affectation est consistante si elle ne viole aucune contrainte et incon-sistante dans le cas contraire. Une solution d’un CSP est donc une affectation tota
2.1.2 Problème d’optimisation sous contraintes
Dans de nombreux cas, des relations de préférence entre les solutions d’un CSP existent eu égard aux critères fixés par le décideur. L’optimisation consiste alors rechercher des solutions optimales d’un CSP au regard des relations de préférence du décideur. Nous nous intéresserons uniquement à des problèmes d’optimisation combinatoire monocritère,
2.2 Méthodes de résolution
Les méthodes de résolution des CSPs sont génériques, c’est-à-dire qu’elles ne dépendent pas de l’ins-tance à résoudre. Cependant, des techniques dédiées améliorent la résolution de différentes classes de problèmes. Dans le contexte d’un CSP statique et discret, nous discuterons de la réduction de l’espace de recherche par des techniques de consista
2.2.1 Algorithmes simples de recherche
L’algorithme generate-and-test énumère les affectations totales et vérifie leur consistance, c’est-à-dire qu’aucune contrainte n’est violée. En général, les affectations sont énumérées grâce à une recherche arbo-rescente qui instancie itérativement les variables. Cet algorithme ne réveille les contraintes que lorsqu’une affectation est totale, mais
2.2.3 Contraintes globales
La modélisation des problèmes complexes est facilitée par l’utilisation de contraintes hétérogènes agis-sant indépendamment sur de petits ensembles de variables. Toutefois, la détection locale des inconsistances affaiblit la réduction des domaines. Les contraintes globales corrigent partiellement ce comportement en utilisant l’information sémantiqu
2.2.4 Algorithmes avancés de recherche
Une technique prospective simple pour anticiper les effets d’une instanciation est nommée forward checking. On vérifie que les variables non instanciées peuvent chacune prendre une valeur consistante lorsque l’affectation partielle courante est étendue par l’instanciation d’une nouvelle variable. Les tech-niques de look-ahead sont plus lentes, mais
2.3 Stratégies de recherche
Les techniques de consistance étant incomplètes, les algorithmes de recherche résolvent les disjonctions restantes par des méthodes de séparation. Le nombre de nœuds et le temps de résolution d’un modèle peuvent varier considérablement en fonction de la méthode de séparation et des heuristiques de sélection employées. webusers.i3s.unice.fr
2.3.1 Méthodes de séparation
À chaque création d’un nœud de l’arbre de recherche, l’algorithme crée un point de choix, c’est-à-dire qu’il considère successivement la résolution de sous-problèmes disjoints dans chaque branche. Dans un point de choix binaire, on peut considérer l’ajout d’une contrainte C dans la première branche et dans la seconde grâce à la réversibilité des co
2.3.2 Heuristiques de sélection
Les heuristiques de sélection sont des règles qui déterminent (a) l’ordre suivant lequel on va choisir les variables pour les instancier, ainsi que (b) l’ordre suivant lequel on va choisir les valeurs pour les variables. Une bonne heuristique de sélection peut avoir un impact important sur la résolution d’un problème de décision et accélérer l’obte
2.4 Procédures d’optimisation
En pratique, résoudre un problème d’optimisation sous contraintes (COP) consiste à trouver une ou les solutions du CSP dont la valeur de la variable objectif est minimale ou maximale. Les extensions dédiées à l’optimisation reposent sur la résolution d’une série de problèmes de satisfaction de contraintes. La répartition et le nombre (au pire cas)
2.4.1 Procédure bottom-up
La procédure bottom-up incrémente la borne inférieure lb de la fonction objectif lorsque le problème de satisfaction de contraintes solve(lb, lb + 1) est insatisfiable jusqu’à ce qu’une solution optimale soit trouvée. Lorsque le COP est satisfiable, la procédure résout opt − lb problèmes insatisfiables avant de résoudre un unique problème satisfiab
2.4.2 Procédure top-down
Le succès des métaheuristiques s’explique entre autres par la découverte rapide de très bonnes solutions sans se préoccuper d’atteindre la preuve d’optimalité. Un objectif monocritère représente rarement la complexité d’une situation réelle et le bon sens recommande d’examiner des solutions diverses dont la qualité est jugée satisfaisante. Pour sat
2.4.4 Procédures incomplètes
L’évaluation initiale de l’objectif joue donc un rôle crucial concernant le nombre de sous-problèmes mais aussi leur résolution. Des méthodes d’approximation peuvent éventuellement améliorer ou garan- webusers.i3s.unice.fr
2.6 Conclusion
Nous avons décrit dans ce chapitre les principes de la Programmation Par Contraintes (PPC). Cette approche déclarative permet de résoudre des problèmes combinatoires variés. Les utilisateurs décrivent leur problème en posant des contraintes sur les valeurs que peuvent prendre les différentes variables composant le problème. Un solveur de contrainte
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Liste des connaissances en technologie 5 .
Dans le tableau suivant indique pour chaque objet |
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| Séquence N°2 Le choix d’une solution technique - Technocollege |
| Etude et réalisation d’une solution technique Cycle 3 - EST |
| Technologie Activité Rechercher des solutions pour répondre à … |
| I partie : diagnostic et proposition de solutions - ac-aix … |
Quelles sont les différentes solutions techniques ?
. En respectant toujours le meilleur rapport coût / performance.
Comment choisir une solution technique ?
. Le vélo ?sert à? se déplacer gr? à l'énergie musculaire.
. FT 1? : freiner le vélo FT 2? : propulser le vélo FT 3? : diriger le vélo ST 1? : freins à patins, c?le, gaine
Quelle est la solution technique pour la fonction technique se diriger ?
. Elle répond à la question « Que doit faire l'objet pour réaliser la fonction d'usage ? ».
. Exemple de fonctions techniques du vélo : porter et déplacer l'utilisateur gr? à sa propre énergie en lui permettant de maitriser son allure et sa trajectoire.
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Liste des connaissances en technologie 5 - Aix - Marseille
Contraintes liées au fonctionnement, durée de vie, sécurité, esthétique et ergonomie, Moteur de recherche, mot clé, opérateurs de recherche L' illustration possible de la connaissance pour l'exemplifier, la mettre en technique (solution matérielle) pour chacune des fonctions choisie parmi les solutions ci-dessous : |
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31 mar 2017 · (balisage possible sur les processus antérieurs pour les élèves en difficulté permettre à chaque enseignant d'en avoir une interprétation commune solutions techniques au moment des revues de projet Connaître les différents types de contraintes à tenir compte lors de la recherche d'une solution |
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réalisera cette fonction d'usage, c'est-à-dire rendra possible l'utilisation de l'objet ? » « Quelles sont Le choix de chaque solution technique dépend de plusieurs contraintes Exemples de (dont le rôle est de supporter une charge au-dessus du vide) transformée, avant qu'on puisse en percevoir l'effet recherché 2 1 |
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modélisant l'objet en image 3D, en énumerant les solutions techniques et les Classer les actions présentes dans le tableau ci-dessous par rapport à leur Etape 2 : Indiquer les familles de contraintes possibles et les associer à chaque famille Etape 2 : Rechercher dans la presse, dans les livres, sur internet, des |
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Chapitre 1
Identifier la solution technique retenue pour réaliser une fonction de service Mettre en relation les contraintes à respecter et les solutions techniques retenues |
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Description fonctionnelle des systèmes I Le cahier des charges
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toutes les contraintes du problème considéré; les violations de contraintes sont alors Les techniques de Recherche Locale associent un voisinage N(s) à chaque solution que la solution s' choisie dans N(s) est la meilleure possible Nous indiquons ci-dessous quelques points importants à prendre en compte lors de |
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