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Charles Prud’Homme

Directeur de thèse

Narendra Jussien
Xavier Lorca
Rémi Douence

Résumé

La programmation par contraintes est souvent décrite, utopiquement, comme un paradigme déclaratif dans lequel l’utilisateur décrit son problème et le solveur le résout. Bien entendu, la réalité des solveurs de contraintes est plus complexe, et les besoins de personnalisation des techniques de modélisation et de résolution évoluent avec le degré d’expertise des utilisateurs. Cette thèse porte sur l’enrichissement de l’arsenal des techniques disponibles dans les solveurs de contraintes.

D’une part, nous étudions la contribution d’un système d’explications à l’exploration de l’espace de recherche, dans le cadre spécifique d’une recherche locale. Deux heuristiques de voisinages génériques exploitant singulièrement les explications sont décrites. La première se base sur la difficulté de réparer une solution partiellement détruite, la seconde repose sur la nature non-optimale de la solution courante. Ces heuristiques mettent à jour la structure interne des problèmes traités pour construire des voisins de bonne qualité pour une recherche à voisinage large. Elles sont complémentaires d’autres heuristiques de voisinages génériques, avec lesquels elles peuvent être combinées efficacement. De plus, nous proposons de rendre le système d’explications paresseux afin d’en minimiser l’empreinte.

D’autre part, nous effectuons un état des lieux des savoir-faire relatifs aux moteurs de propagation pour les solveurs de contraintes. Ces données sont exploitées opérationnellement à travers un langage dédié qui permet de personnaliser la propagation au sein d’un solveur, en fournissant des structures d’implémentation et en définissant des points de contrôle dans le solveur. Ce langage offre des concepts de haut niveau permettant à l’utilisateur d’ignorer les détails de mise en œuvre du solveur, tout en conservant un bon niveau de flexibilité et certaines garanties. Il permet l’expression de schémas de propagation spécifiques à la structure interne de chaque problème.

La mise en œuvre et les expérimentations ont été effectués dans le solveur de contraintes Choco. Cette thèse a donné lieu à une nouvelle version de l’outil globalement plus efficace et nativement expliqué.

Mots-clés : Explications, Recherche à Voisinage Large, Propagation, Langage Dédié.

Abstract :

Constraint programming is often described, idealistically, as a declarative paradigm in which the user describes the problem and the solver solves it. Obviously, the reality of constraint solvers is more complex, and the needs in customization of modeling and solving techniques change with the level of expertise of users. This thesis focuses on enriching the arsenal of available techniques in constraint solvers.

On the one hand, we study the contribution of an explanation system to the exploration of the search space in the specific context of a local search. Two generic neighborhood heuristics which exploit explanations singularly are described. The first one is based on the difficulty of repairing a partially destroyed solution, the second one is based on the non-optimal nature of the current solution. These heuristics discover the internal structure of the problems to build good neighbors for large neighborhood search. They are complementary to other generic neighborhood heuristics, with which they can be combined effectively. In addition, we propose to make the explanation system lazy in order to minimize its footprint.

On the other hand, we undertake an inventory of know-how relative to propagation engines of constraint solvers. These data are used operationally through a domain specific language that allows users to customize the propagation schema, providing implementation structures and defining checkpoints within the solver. This language offers high-level concepts that allow the user to ignore the implementation details, while maintaining a good level of flexibility and some guarantees. It allows the expression of propagation schemas specific to the internal structure of each problem solved.

Implementation and experiments were carried out in the Choco constraint solver, developed in this thesis. This has resulted in a new version of the overall effectiveness and natively explained tool.

Keywords : Explanations, Large Neighborhood Search, Propagation, Domain Specific Language

Composition du jury :

  • Gérard VERFAILLIE, Directeur de Recherche, ONERA Toulouse, Rapporteur
  • Jean-Charles RÉGIN, Professeur, Université de Nice, Rapporteur
  • Patrice BOIZUMAULT, Professeur, Université de Caen, Examinateur
  • Benoît ROTTEMBOURG, Directeur Associé, Pricing & Revenue Management, Eurodécision, Examinateur
  • Narendra JUSSIEN, Professeur, Télécom Lille, Directeur de thèse
  • Rémi DOUENCE, Maître assistant, École des Mines de Nantes, Co-encadrant
  • Xavier LORCA, Maître assistant, École des Mines de Nantes, Co-encadrant

Dernière modification : lundi 24 février 2014