INTERVALLES ENSEMBLISTES EN PROGRAMMATION LOGIQUE PAR CONTRAINTES PDF Download
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LES TECHNIQUES DE SATISFACTION DE CONTRAINTES ONT ETE RECEMMENT INTRODUITES EN PROGRAMMATION LOGIQUE EN VUE D'ETENDRE LE DOMAINE D'APPLICATION DES LANGAGES DE PROGRAMMATION EN LOGIQUE. LES LANGAGES EXISTANTS, BASES SUR CES TECHNIQUES, CONSIDERENT DES CONTRAINTES ARITHMETIQUES APPLIQUEES A DES VARIABLES PRENANT LEUR VALEUR DANS DES DOMAINES D'ENTIERS. CELA REND DIFFICILE UNE MODELISATION CONCISE ET NATURELLE AINSI QU'UNE RESOLUTION EFFICACE DE CERTAINS PROBLEMES COMBINATOIRES NP-COMPLETS, DE NATURE ENSEMBLISTE. NOUS PROPOSONS UNE SOLUTION QUI CONSISTE A ETENDRE LA NOTION DE DOMAINE D'ENTIERS A CELLE DE DOMAINE ENSEMBLISTE (ENSEMBLE D'ENSEMBLES). NOUS SPECIFIONS UN DOMAINE ENSEMBLISTE PAR UN INTERVALLE DONT LES BORNES INFERIEURE ET SUPERIEURE SONT DES ENSEMBLES CONNUS, ORDONNES PAR L'INCLUSION ENSEMBLISTE. NOUS DEFINISSONS LA STRUCTURE FORMELLE ET CONCRETE D'UN NOUVEAU LANGAGE DE PROGRAMMATION EN LOGIQUE PAR CONTRAINTES SUR DOMAINES ENSEMBLISTES, APPELE CONJUNTO. CONJUNTO COMPREND LES SYMBOLES D'OPERATIONS ENSEMBLISTES USUELS (,, /) INTERPRETES SOUS UNE FORME RELATIONNELLE (S S#1 = S#2,) ET LA RELATION D'INCLUSION (). DE PLUS IL POURVOIT UN ENSEMBLE DES CONTRAINTES APPELEES CONTRAINTES GRADUEES (EX. FONCTION DE CARDINALITE) QUI ASSOCIENT A UN ENSEMBLE UN TERME ARITHMETIQUE. CELA NOUS PERMET DE TRAITER LES PROBLEMES D'OPTIMISATION EN APPLIQUANT UNE FONCTION DE COUT AUX TERMES MESURABLES, I.E. ARITHMETIQUES, ASSOCIES AUX TERMES ENSEMBLISTES. LA RESOLUTION DES CONTRAINTES DANS CONJUNTO EST BASEE SUR DES TECHNIQUES DE SATISFACTION DE CONTRAINTES PAR REDUCTION D'INTERVALLES ETENDUES AU TRAITEMENT DES CONTRAINTES ENSEMBLISTES. AINSI, LA CONTRIBUTION PRINCIPALE DE CETTE THESE CONCERNE LA DEFINITION DE REGLES DE TRANSFORMATION AU SEIN D'UN ALGORITHME GENERIQUE, QUI INFERENT LA CONSISTANCE LOCALE DES CONTRAINTES DU LANGAGE EN REDUISANT LES INTERVALLES ENSEMBLISTES. UN ENSEMBLE D'APPLICATIONS DE RECHERCHE OPERATIONNELLE ET DE MATHEMATIQUES COMBINATOIRES ONT ETE DEVELOPPEES AVEC CONJUNTO, ILLUSTRANT AINSI LES FORCES DU LANGAGE EN TERME DE RAPPORT EXPRESSIVITE/EFFICACITE
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LES TECHNIQUES DE SATISFACTION DE CONTRAINTES ONT ETE RECEMMENT INTRODUITES EN PROGRAMMATION LOGIQUE EN VUE D'ETENDRE LE DOMAINE D'APPLICATION DES LANGAGES DE PROGRAMMATION EN LOGIQUE. LES LANGAGES EXISTANTS, BASES SUR CES TECHNIQUES, CONSIDERENT DES CONTRAINTES ARITHMETIQUES APPLIQUEES A DES VARIABLES PRENANT LEUR VALEUR DANS DES DOMAINES D'ENTIERS. CELA REND DIFFICILE UNE MODELISATION CONCISE ET NATURELLE AINSI QU'UNE RESOLUTION EFFICACE DE CERTAINS PROBLEMES COMBINATOIRES NP-COMPLETS, DE NATURE ENSEMBLISTE. NOUS PROPOSONS UNE SOLUTION QUI CONSISTE A ETENDRE LA NOTION DE DOMAINE D'ENTIERS A CELLE DE DOMAINE ENSEMBLISTE (ENSEMBLE D'ENSEMBLES). NOUS SPECIFIONS UN DOMAINE ENSEMBLISTE PAR UN INTERVALLE DONT LES BORNES INFERIEURE ET SUPERIEURE SONT DES ENSEMBLES CONNUS, ORDONNES PAR L'INCLUSION ENSEMBLISTE. NOUS DEFINISSONS LA STRUCTURE FORMELLE ET CONCRETE D'UN NOUVEAU LANGAGE DE PROGRAMMATION EN LOGIQUE PAR CONTRAINTES SUR DOMAINES ENSEMBLISTES, APPELE CONJUNTO. CONJUNTO COMPREND LES SYMBOLES D'OPERATIONS ENSEMBLISTES USUELS (,, /) INTERPRETES SOUS UNE FORME RELATIONNELLE (S S#1 = S#2,) ET LA RELATION D'INCLUSION (). DE PLUS IL POURVOIT UN ENSEMBLE DES CONTRAINTES APPELEES CONTRAINTES GRADUEES (EX. FONCTION DE CARDINALITE) QUI ASSOCIENT A UN ENSEMBLE UN TERME ARITHMETIQUE. CELA NOUS PERMET DE TRAITER LES PROBLEMES D'OPTIMISATION EN APPLIQUANT UNE FONCTION DE COUT AUX TERMES MESURABLES, I.E. ARITHMETIQUES, ASSOCIES AUX TERMES ENSEMBLISTES. LA RESOLUTION DES CONTRAINTES DANS CONJUNTO EST BASEE SUR DES TECHNIQUES DE SATISFACTION DE CONTRAINTES PAR REDUCTION D'INTERVALLES ETENDUES AU TRAITEMENT DES CONTRAINTES ENSEMBLISTES. AINSI, LA CONTRIBUTION PRINCIPALE DE CETTE THESE CONCERNE LA DEFINITION DE REGLES DE TRANSFORMATION AU SEIN D'UN ALGORITHME GENERIQUE, QUI INFERENT LA CONSISTANCE LOCALE DES CONTRAINTES DU LANGAGE EN REDUISANT LES INTERVALLES ENSEMBLISTES. UN ENSEMBLE D'APPLICATIONS DE RECHERCHE OPERATIONNELLE ET DE MATHEMATIQUES COMBINATOIRES ONT ETE DEVELOPPEES AVEC CONJUNTO, ILLUSTRANT AINSI LES FORCES DU LANGAGE EN TERME DE RAPPORT EXPRESSIVITE/EFFICACITE
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Dans cette thèse, notre contribution s'inscrit dans le cadre du projet CLPS qui vise a inclure les ensembles comme structures à part entière dans un langage de programmation logique. Le langage CLPS propose des techniques de résolution de contraintes ensemblistes sur les structures d'ensemble, multi-ensemble et séquence. Cette dernière dénote une structure ordonnée définie sur une collection d'objets connus et soumise à un ensemble de contraintes de groupe, de précédence et métriques. Un premier résultat de recherche consiste en une proposition d'extension de la structure de séquence afin d'autoriser sa définition sur les éléments d'une partie seulement d'un ensemble connu. Nous définissons ainsi une nouvelle structure ensembliste ordonnée appelée séquence partielle. Elle permet, par exemple, de traiter des problèmes d'ordonnancement où l'on ne connaît pas a priori les tâches à ordonnancer. Celles-ci seront sélectionnées selon des critères décrits par les contraintes du problème à résoudre. Nous associons à la structure de séquence partielle un modèle théorique à base d'arbre PQR mais autorisant la greffe de nouvelles feuilles sur la racine de cet arbre. Nous présentons dans le second volet de ce mémoire des fonctions spécifiques offrant la possibilité de définir des critères mesurables de sélection des éléments devant appartenir à une structure ensembliste. Ces fonctions, appelées fonctions graduées et interprétées comme des contraintes, permettent d'associer à un terme non mesurable, en l'occurrence un ensemble, une variable entière représentant une mesure de ce terme. La variable entière supporte des relations d'arithmétique linéaire, dont la résolution permet de réduire l'espace de recherche de la variable ensembliste. Des problèmes de partitionnement d'ensembles, tels que le Bin-packing par exemple, ont pu être efficacement résolus en utilisant les fonctions graduées.
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LA PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES D'INTERVALLES EST UNE APPROCHE PROMETTEUSE POUR LA RESOLUTION DE SYSTEMES DE CONTRAINTES REELLES NON-LINEAIRES : L'EMPLOI DE L'ARITHMETIQUE D'INTERVALLES GARANTIT LA COMPLETUDE DES RESULTATS ET L'EFFICACITE DES METHODES DE FILTRAGE PAR LE CALCUL DE CONSISTANCES PARTIELLES EST IDENTIQUE OU (TRES) SUPERIEURE A CELLE D'ALGORITHMES SPECIALISES. DANS CETTE THESE, NOUS NOUS INTERESSONS A L'EXTENSION DES CAPACITES DE LA PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES D'INTERVALLES SUIVANT TROIS AXES : 1. ACCELERATION DU PROCESSUS DE CALCUL : LES LIBRAIRIES D'INTERVALLES UTILISEES PAR LES ALGORITHMES DE RESOLUTION DOIVENT ETRE A LA FOIS CORRECTES ET EFFICACES. NOUS DECRIVONS UNE LIBRAIRIE C++ PARAMETREE DE CALCUL SUR LES INTERVALLES BASEE SUR LA NOTION DE TRAITS ET MONTRONS QUE LA FLEXIBILITE OBTENUE PAR LA PARAMETRISATION DU TYPE DES BORNES N'INDUIT PAS DE SURCOUT A L'EXECUTION ET AUTORISE UNE PLUS GRANDE FIABILITE POUR LA PORTABILITE DE LA LIBRAIRIE. NOUS PRESENTONS AUSSI UNE EXTENSION DE LA DEFINITION DE BOX-CONSISTANCE AUTORISANT LA MISE AU POINT D'UN ALGORITHME POUR SON CALCUL DONT L'EFFICACITE EST TOUJOURS AU MOINS EGALE A CELLE DES ALGORITHMES UTILISES HABITUELLEMENT POUR CALCULER LA BOX-CONSISTANCE OU LA HULL-CONSISTANCE ; 2. EXTENSION DU DOMAINE D'APPLICATION : L'EMPLOI DES INTERVALLES GARANTIT LA COMPLETUDE DES RESULTATS MAIS PAS LEUR CORRECTION ALORS QUE CETTE PROPRIETE EST CRUCIALE POUR CERTAINES APPLICATIONS. NOUS DECRIVONS DES ALGORITHMES DE CALCUL D'APPROXIMATIONS INTERIEURES DE RELATIONS REELLES ASSURANT CETTE CORRECTION ; NOUS INTRODUISONS ENSUITE DES ALGORITHMES AUTORISANT LA RESOLUTION DE SYSTEMES AVEC DES VARIABLES QUANTIFIEES UNIVERSELLEMENT ; 3. DEFINITION D'UN ENVIRONNEMENT DE PROGRAMMATION ADAPTE : NOUS PRESENTONS UNE METHODE D'ABSTRACTION DU STORE DE CONTRAINTES PERMETTANT SA VISUALISATION A DES FINS DE DEBOGAGE/OPTIMISATION/EXPLICATION DE PROGRAMMES CONTENANT DES CONTRAINTES, PUIS DECRIVONS UN OUTIL BASE SUR CETTE TECHNIQUE.
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NOUS PROPOSONS DANS CETTE THESE DES TECHNIQUES DE RESOLUTION DE CONTRAINTES SUR DES STRUCTURES ORDONNEES DEFINIES SUR UNE COLLECTION D'OBJETS QUE NOUS DENOMONS SEQUENCES. NOUS DEFINISSONS SUR LA STRUCTURE DE SEQUENCES UNE AXIOMATIQUE ET PROPOSONS UNE APPROCHE FONDEE SUR L'UTILISATION EXPLICITE DES RELATIONS DE GROUPE, DE PRECEDENCE ET DE DIAMETRE POUR EXPRIMER ET RAISONNER D'UNE MANIERE INTUITIVE SUR LES CONTRAINTES ENSEMBLISTES, POTENTIELLES ET METRIQUES DEFINIES SUR DES COLLECTIONS D'OBJETS. CES RELATIONS PERMETTENT D'EXPRIMER DES CONTRAINTES SUR LES SEQUENCES ET SONT TRAITEES INCREMENTALEMENT PAR DES TECHNIQUES DE CONSISTANCE DANS UN LANGAGE DE PROGRAMMATION EN LOGIQUE AVEC CONTRAINTES. NOTRE APPROCHE EST FONDEE SUR L'UTILISATION D'UNE STRUCTURE ALGEBRIQUE CANONIQUE APPELEE ARBRE PQR POUR LA REPRESENTATION ET LA RESOLUTION DES CONTRAINTES. LES PRINCIPALES PROPRIETES DE CETTE STRUCTURE ARBORESCENTE SONT: (1) LA REDUCTION INCREMENTALE, (2) LA FORME CANONIQUE ET, (3) LE COUT DE REDUCTION LINEAIRE SUR LE FRAGMENT FORME PAR LES CONTRAINTES DE DEFINITION, DE GROUPE ET POTENTIELLE. NOUS VALIDONS NOTRE TRAVAIL EN METTANT EN EVIDENCE L'INTERET DE LA STRUCTURE DE SEQUENCES POUR LA MODELISATION ET LA RESOLUTION DES PROBLEMES LIES AU SEQUENCEMENT I.E. PRINCIPALEMENT LES PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT
Author: Albert Bifet Publisher: IOS Press ISBN: 1607500906 Category : Computers Languages : en Pages : 224
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This book is a significant contribution to the subject of mining time-changing data streams and addresses the design of learning algorithms for this purpose. It introduces new contributions on several different aspects of the problem, identifying research opportunities and increasing the scope for applications. It also includes an in-depth study of stream mining and a theoretical analysis of proposed methods and algorithms. The first section is concerned with the use of an adaptive sliding window algorithm (ADWIN). Since this has rigorous performance guarantees, using it in place of counters or accumulators, it offers the possibility of extending such guarantees to learning and mining algorithms not initially designed for drifting data. Testing with several methods, including Naïve Bayes, clustering, decision trees and ensemble methods, is discussed as well. The second part of the book describes a formal study of connected acyclic graphs, or 'trees', from the point of view of closure-based mining, presenting efficient algorithms for subtree testing and for mining ordered and unordered frequent closed trees. Lastly, a general methodology to identify closed patterns in a data stream is outlined. This is applied to develop an incremental method, a sliding-window based method, and a method that mines closed trees adaptively from data streams. These are used to introduce classification methods for tree data streams.
Author: CARMEN.. GERVET
Author: CARMEN.. GERVET
Author: Fabrice Ambert
Author: 
Author: François Fages
Author: Lotfi Berkaoui
Author: FREDERIC.. GOUALARD
Author: Emmanuel Legros
Author: HAMZA.. ZIDOUM
Author: Éric Monfroy
Author: Albert Bifet