Année universitaire 2019-2020
Objectif
Dans ce cours, nous allons voir comment des outils mathématiques comme les contraintes et les problèmes de Satisfaction de Contraintes (CSP) permettent de représenter, ou de définir, des problèmes nécessitant un raisonnement logique.
L’enseignement est composée de deux grandes parties:
- Partie 1: les CSPs discrets (scéances 1 à 3).
- Partie 2: les CSPs continus (scéances 4 à 6).
- Etat de l'art (scéance 7).
Equipe enseignante
- Julien Alexandre dit Sandretto, Enseignant-chercheur U2IS
Détail des scéances
Séance 1
Les contraintes et les CSPs. Transparents du coursSéance 2
Algorithmes de résolution. Transparents du coursMatériel TD : Fichier Python à remplir et Exemple de grille
Séance 3
Un outil de résolution de CSPs discrets. Transparents du coursSéance 4
Les CSPs continus ou numériques. Transparents du coursMatériel TD : Fichier cpp à remplir et Makefile
(>> export PKG_CONFIG_PATH=/home/uei/chapoutot/Public/share/pkgconfig)
Séance 5
Résolution des CSPs continus. Transparents du coursSéance 6
CSPs sous ou sur contraints. Transparents du coursSéance 7
Etat de l'art, communauté CP, lecture d'article. Transparents du coursMatériel TD : CP
Outils
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Pour les TPS de la partie 1, Python et Constraints seront utilisés.
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Pour la partie 2, les TPs s’appuieront sur la bilbiothèque Ibex.